AI 代理通过使用专门的技术来处理和推理与时间相关的信息。 时间推理包括理解事件随时间的序列、持续时间和依赖关系。 为了实现这一点，AI 系统通常依赖于时间的结构化表示，例如时间线或事件序列，并结合可以从数据中学习时间模式的模型。 例如，安排会议的聊天机器人需要跟踪过去的交互、当前上下文和未来的承诺，以避免冲突。
一种常见的方法是使用循环神经网络 (RNN) 或基于注意力的架构（如 transformers）来建模序列数据。 RNN 逐步处理数据，维护一个隐藏状态，该隐藏状态捕获时间依赖关系——对于诸如预测句子中的下一个单词之类的任务很有用。 Transformers 通过位置编码和自注意力，识别事件之间的关系，而不管它们在序列中的位置如何。 带有时间戳条目的时间数据库或知识图也有助于代理推理间隔（例如，“事件 A 发生在事件 B 之后”）。 例如，在欺诈检测中，AI 可能会通过分析用户操作序列，将密码更改后几分钟发生的交易标记为可疑。
另一个层面涉及显式的时间逻辑框架或概率模型。 基于规则的系统可以使用时间逻辑（例如，线性时间逻辑）来编码约束，例如“如果 X 发生，则 Y 必须在 24 小时内发生。” 概率模型（例如，隐马尔可夫模型 (HMM)）通过估计未来状态基于观察数据的可能性来处理不确定性。 例如，天气预报 AI 可以使用 HMM 从历史模式和当前传感器数据中推断明天的预报。 这些方法通常组合使用：自动驾驶汽车可以使用 transformer 处理实时传感器数据，同时应用时间规则来保持与一段时间内其他车辆的安全距离。