AI 代理通过结合预定义的规则、学习到的模式和实时数据分析来选择实现特定目标的行动，从而使用决策过程。 在核心方面，这些代理依赖于算法，该算法根据预期结果评估可能的行动。 例如，基于规则的代理可能会遵循明确的指示，如“如果温度超过 30°C，打开风扇”，而基于机器学习 (ML) 的代理可以通过分析历史数据来预测最佳行动。 更复杂的代理，例如使用强化学习 (RL) 的代理，通过在模拟或真实环境中测试行动并根据奖励或惩罚进行调整来迭代地改进决策。 这些方法使代理能够处理结构化场景（例如，自动化工作流程）和动态、不确定的环境（例如，自动驾驶汽车在交通中导航）。
AI 决策的关键方面是代理如何处理输入数据以生成输出。 例如，推荐系统可能会使用协作过滤，通过比较用户行为模式来推荐产品。 神经网络通常用于图像识别或自然语言处理，通过多层数学运算将原始数据（如像素或文本）转换为抽象表示，从而实现对图像进行分类或生成响应等决策。 在 RL 中，代理通过最大化累积奖励来学习策略 - 从状态到行动的映射。 例如，玩游戏的 RL 代理可能从随机移动开始，但逐渐学会优先考虑能够带来更高分数的行动。 这些方法通常涉及权衡：基于规则的系统透明但缺乏灵活性，而 ML 模型适应性强但可能不透明或计算密集型。
开发人员在设计 AI 决策系统时必须考虑数据质量、计算约束和伦理影响等因素。 质量差的训练数据（例如，有偏差的样本）可能导致错误的决策，如面部识别系统在处理不同人群统计数据时遇到的问题。 实时应用程序（如股票交易机器人）需要优化的算法才能在没有延迟的情况下做出瞬间决策。 可解释性是另一个挑战——深度神经网络等复杂模型可能需要 SHAP 值或注意力图等工具来阐明做出决策的原因。 此外，在医疗保健或刑事司法等高风险领域，会出现伦理问题，在这些领域，AI 决策必须符合公平和问责标准。 通过将技术严谨性与特定领域的安全措施相结合，开发人员可以创建在其决策中平衡效率、准确性和责任的代理。