AI 代理通过结合高效的资源分配、优先级排序策略和自适应学习来管理有限的资源。它们根据实时需求动态分配计算能力、内存和能源，确保关键任务获得足够的资源，同时最大限度地减少浪费。这涉及到平衡即时需求与长期目标的算法，通常利用诸如任务调度、负载均衡和模型优化等技术。例如，自动驾驶汽车在导航期间可能会分配更多的处理能力给障碍物检测，而不是信息娱乐系统。
资源分配通常依赖于基于紧急程度或重要性对任务进行优先级排序的调度算法。在边缘计算中，内存有限的设备上的 AI 代理可能会使用轻量级模型或修剪不必要的神经网络层，以减少计算开销。例如，智能手机的语音助手可能会将复杂的语言模型处理卸载到云服务器，同时在本地处理基本命令。诸如量化（降低计算中的数值精度）或缓存常用数据等技术也有助于节省资源。开发人员通常使用诸如 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架来实现这些优化，这些框架专为在受限硬件上进行高效推理而设计。
自适应学习在长期管理资源方面发挥着关键作用。 AI 代理可以监控其性能并动态调整资源使用。例如，流媒体服务中的推荐系统可能会在流量高峰期间降低模型更新的频率以节省服务器容量，然后在非高峰时段重新训练。强化学习代理可能会在模拟环境中尝试不同的资源分配策略，以识别最佳策略。诸如用于容器编排的 Kubernetes 或云平台中的自动伸缩（例如，AWS Lambda）等工具通过自动化跨分布式系统的资源分配来补充这些方法。通过结合这些方法，即使硬件限制或竞争需求造成瓶颈，AI 代理也能保持功能。