AI 代理通过分析历史和实时数据来识别模式和趋势，从而预测用户行为。这些系统从各种来源收集数据，例如用户交互（点击、导航路径）、交易历史记录、设备使用情况和上下文信息（位置、时间）。例如，流媒体服务可能会跟踪用户观看哪些节目、观看时长以及何时暂停或跳过内容。处理这些数据是为了为机器学习模型创建结构化输入。特征工程在此处起着关键作用——开发人员可能会将原始数据转换为诸如会话持续时间、特定操作的频率或与其他用户行为的相似性等指标。数据预处理步骤，例如处理缺失值或标准化数值范围，可确保模型接收到一致的输入。
核心预测过程依赖于经过训练的机器学习模型，这些模型旨在将观察到的行为映射到未来的动作。常见的方法包括监督学习（例如，预测点击率的分类或回归模型）和无监督技术（例如，将用户聚类成具有相似习惯的细分）。例如，推荐系统通常使用协同过滤来预测用户可能喜欢的哪些产品，基于他们与其他用户的相似之处。更复杂的场景可能采用循环神经网络 (RNN) 来模拟顺序行为，例如根据用户的使用序列预测用户将打开的下一个应用程序。强化学习还可以通过奖励准确的预测和惩罚错误来随着时间的推移调整预测，从而使系统可以在与用户交互时改进其逻辑。
实际实施需要平衡准确性与计算效率和隐私考虑。预测购买意图的零售应用程序可能会使用轻量级逻辑回归模型进行实时预测，而欺诈检测系统可以结合使用多个模型（用于基于规则的模式的决策树，用于异常检测的神经网络）来评估风险。开发人员必须使用诸如精确率-召回率曲线和 A/B 测试之类的指标来验证预测，以避免过度拟合历史数据。隐私保护措施，例如匿名化用户数据或使用联邦学习（在设备上训练模型而不共享原始数据），正变得越来越重要。例如，预测下一个单词建议的键盘应用程序可能会在本地处理键入模式，而不是将敏感文本发送到服务器。这些技术选择可确保预测保持有用，同时尊重用户信任和系统约束。