AI 智能体通过系统地处理信息、评估选项并选择能够最大化成功可能性的操作，来使用推理实现目标。这涉及结合预定义的规则、学习到的模式和环境数据来做出决策。例如，一个送货路线规划智能体可能会分析交通状况、距离和截止日期来选择最快的路线。这里的推理不仅仅是遵循指令——它需要适应动态条件、预测结果并平衡速度和燃油效率等权衡。智能体通常依赖于搜索树、概率模型或强化学习等算法来模拟可能的未来并识别最佳步骤。
推理的一个关键方面是将复杂目标分解为可管理的子任务。例如，一个玩策略游戏的 AI 可能会首先获取资源，然后建立防御，最后进行攻击。这种分层方法允许智能体通过专注于眼前的优先级同时牢记最终目标来处理不确定性。为了执行此操作，智能体会使用诸如目标堆叠（基于依赖关系对任务进行排序）或蒙特卡罗方法（对可能的结果进行采样以估计成功概率）等技术。例如，一个仓库机器人可能会优先避开障碍物（眼前的子目标），然后再优化其到达目标货架的路径（更高级别的目标）。这些方法使智能体能够在发生意外事件（例如，过道被堵塞或库存发生变化）时调整其计划。
实际应用通常结合多种推理策略。例如，自动驾驶汽车使用传感器数据来构建其环境的实时模型，应用基于物理的规则来预测行人运动，并使用机器学习来识别交通模式。同样，一个客户服务聊天机器人可能会首先对用户的意图进行分类（使用自然语言处理），然后从知识库中检索相关信息，最后应用逻辑约束（例如，业务策略）来生成响应。开发人员通过定义决策管道来设计这些系统，这些管道将确定性逻辑（if-else 规则）与概率模型（贝叶斯网络）或神经网络集成，从而确保智能体可以处理结构化规则和模糊场景。推理的有效性取决于这些组件针对特定问题域和环境约束的调整程度。