AI 代理通过结合概率推理、自适应决策和持续学习，在不确定的环境中运行。 它们依赖于算法来处理不完整或嘈杂的数据、动态条件和不可预测的结果。 例如，自动驾驶汽车在交通中行驶时使用传感器检测障碍物，但必须处理传感器错误、突然的行人移动或变化的天气。 为了解决这个问题，AI 代理通常采用贝叶斯网络、强化学习或蒙特卡罗方法等技术来估计事件的概率，并选择使预期结果最大化同时最大限度地降低风险的行动。
一个关键策略是概率建模。 AI 代理通过为环境的可能状态分配概率来模拟不确定性。 例如，绘制灾区地图的无人机可能会使用概率占用网格来表示基于不完整的传感器数据，“可能空闲”或“可能被阻塞”的区域。 马尔可夫决策过程 (MDP) 或部分可观察 MDP (POMDP) 等算法通过考虑状态之间的转换、观察不确定性和行动奖励，形式化不确定性下的决策。 这些模型允许代理规划一系列行动，从而平衡探索（收集新信息）与利用（基于当前知识采取行动）。 例如，仓库机器人可能会优先检查拥堵的通道（探索）而不是畅通的通道，以避免碰撞。
另一种方法涉及自适应学习和实时更新。 AI 代理通常使用强化学习 (RL) 通过在模拟或真实环境中进行试验和错误来改进他们的策略。 例如，面对不确定的用户偏好的推荐系统可能会使用 RL 根据点击率调整建议，即使初始数据稀疏。 诸如 Q-learning 或策略梯度之类的技术使代理能够在收到反馈时更新其策略。 此外，集成方法或贝叶斯神经网络可以量化预测不确定性，从而允许代理标记低置信度决策以供人工审核。 通过结合这些方法，AI 代理可以动态适应不断变化的条件，使其在金融交易（处理市场波动）或医疗保健诊断（考虑模棱两可的测试结果）等场景中具有鲁棒性。