AI 代理是感知环境、处理信息并采取行动以实现特定目标的软件系统。 它们通常通过三个核心组件运行：传感器（输入机制）、决策算法和执行器（输出机制）。 例如，聊天机器人使用文本输入作为其传感器，应用自然语言处理 (NLP) 来解释消息，并使用预定义的规则或机器学习模型生成响应。 代理的行为受其编程、训练数据以及旨在实现的目标（例如，回答用户查询或控制物理设备）的指导。
AI 代理中的决策过程通常依赖于机器学习模型、基于规则的系统或两者的组合。 例如，电子商务平台中的推荐系统可能会使用协同过滤（一种基于规则的方法）来根据用户行为推荐产品，同时还使用神经网络来分析非结构化数据（如产品图像）。 强化学习是另一种常见框架，代理通过试错，通过接收奖励或惩罚来学习最佳行动。 例如，自动驾驶汽车处理传感器数据以导航道路，根据实时障碍物调整其路径，并通过模拟场景随着时间的推移改进其决策。 代理还可以与外部 API 或数据库交互以收集更多上下文 - 就像天气应用程序获取实时数据以调整预报一样。
AI 代理的有效性取决于其设计范围以及与环境的集成。 为狭窄任务构建的代理（例如，自动化客户支持票）专注于特定的工作流程，并且需要最小的适应性。 相比之下，通用代理（如虚拟助手）处理各种输入（语音、文本）和输出（日历更新、智能家居控制）。 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来训练模型，然后使用 Docker 或云服务等工具来部署它们。 例如，仓库机器人可以使用计算机视觉（通过 OpenCV）来识别物体，使用路径查找算法来导航货架，并使用 REST API 来更新库存系统。 关键挑战是在精度（避免错误）和灵活性（处理边缘情况）之间取得平衡，这涉及基于真实世界性能数据的迭代测试和微调。