AI 智能体通过与环境互动、收集数据并根据反馈调整其行为来从环境中学习。这个过程通常涉及处理观察结果、做出决策并随着时间推移完善策略的算法。例如，强化学习（RL）智能体使用试错法：它们采取行动，接收奖励或惩罚，并更新其策略以最大化累积奖励。环境提供了学习的背景，无论是模拟世界、游戏还是物理系统。智能体的目标是建立一个关于行动如何导致结果的模型，并相应地优化其决策。
一种常见的学习方法是通过奖励驱动系统。在强化学习中，智能体可能从随机行动开始，就像一个试图穿过迷宫的机器人。每一次朝目标成功的移动都会产生积极的奖励，而碰撞或后退则会导致惩罚。随着时间的推移，智能体发现哪些行动能获得更高的奖励，并优先选择它们。Q-learning 或策略梯度等技术以数学方式形式化了这一过程，更新智能体的内部参数（例如，神经网络权重）以反映学习到的模式。例如，AlphaGo 通过模拟数百万盘围棋，根据输赢调整其策略。类似地，推荐系统适应用户点击，将点击视为积极反馈以优化推荐。
然而，学习效率取决于智能体如何平衡探索（尝试新行动）和利用（使用已知有效行动）。例如，自动驾驶汽车必须在不同的天气条件下探索不同的刹车距离，同时在熟悉的场景中依赖经过验证的安全行为。挑战包括处理噪声或不完整数据、避免对特定情况过拟合以及管理计算成本。开发者通常通过精心设计奖励函数来解决这些问题，使用经验回放（存储过去的互动以供后续训练）或迁移学习（将一个任务中的知识应用于另一个任务）等技术。通过反复进行互动和调整循环，AI 智能体在复杂环境中逐步提高了其性能。