AI 智能体在实时系统中运行的方式是，在严格的时间约束内不断处理输入、做出决策和执行行动。 这些系统优先考虑低延迟响应，以确保与环境的及时交互。 例如，自动驾驶汽车的 AI 智能体处理传感器数据（如摄像头或激光雷达），以检测障碍物，预测它们的移动，并在几毫秒内调整转向或制动。 该智能体通常遵循感知-计划-行动循环，但优化每个步骤以提高速度。 实时执行通常依赖于轻量级模型、高效算法和硬件加速来按时完成任务。
关键挑战包括平衡计算复杂性和时间保证。 AI 智能体必须以足够快的速度处理数据以避免系统故障，这通常需要权衡。 例如，避开障碍物的无人机可能会使用简化的计算机视觉模型，而不是高精度但速度较慢的神经网络。 开发人员还通过结合冗余（例如，多个传感器）或回退机制（例如，如果处理滞后，则默认为安全状态）来处理不确定性。 实时操作系统 (RTOS) 或调度程序确保关键任务（如碰撞检测）的优先级高于不太紧急的进程（如记录数据）。
实施细节取决于领域。 工业机器人可能会使用 ROS（机器人操作系统）等框架以及实时中间件来同步感知和运动控制。 在嵌入式系统中，开发人员在边缘设备上部署量化的 ML 模型（例如，用于微控制器的 TensorFlow Lite）以最大限度地减少延迟。 测试非常严格：使用模拟来验证智能体，模拟复制时间约束，例如改变传感器更新速率。 例如，可以使用合成患者数据流对医疗监控系统的 AI 智能体进行压力测试，以确保即使在高峰负载下，它也能在预定义的时间范围内触发警报。