AI 智能体通过感知、处理和行动的循环与其环境交互。传感器或输入机制使智能体能够从周围环境中收集数据，无论是物理环境（如摄像头或麦克风）还是数字环境（API、数据库或用户输入）。例如，自动驾驶汽车使用摄像头和 LiDAR 检测路况，而推荐系统则从网站抓取用户行为数据。然后，智能体使用算法或模型（如神经网络或基于规则的逻辑）处理这些信息，以决定采取什么行动。最后，执行器或输出机制执行决策，例如机器人移动手臂或聊天机器人发送回复。这个循环使智能体能够在其环境中动态运行。
处理阶段涉及将原始数据转化为可操作的决策。智能体通常依赖预训练模型、强化学习策略或启发式规则来解释输入。例如，游戏中的强化学习智能体可能会分析当前游戏状态（如玩家位置、资源），并使用神经网络预测奖励最高的行动。在软件环境中，监控服务器性能的智能体可能会使用统计阈值来触发警报或扩展操作。处理的复杂性各不相同：简单的智能体可能使用 if-else 逻辑，而高级智能体则采用像 Transformer 这样的深度学习模型来处理自然语言理解等精细任务。开发者通常集成 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来高效处理此阶段。
反馈循环对于适应至关重要。行动后，智能体评估结果以改进未来的行为。例如，交易机器人可能会根据盈亏数据调整其策略，或者扫地机器人可能会在撞到障碍物后更新其路径规划算法。在监督学习中，智能体通过将预测与标记数据进行比较来改进，而强化学习智能体则通过试错来优化策略。现实世界中的挑战包括处理嘈杂数据、反馈延迟以及平衡探索（尝试新行动）与利用（使用已知策略）。开发者必须仔细设计这些循环——例如，在强化学习中使用经验回放等技术，或对 Web 智能体进行 A/B 测试——以确保随着时间的推移实现可靠的、情境感知的交互。