推荐系统中的 AI 智能体通过分析用户行为、物品特征和上下文数据来推荐相关内容或产品。这些智能体通常依赖于在历史交互（例如点击、购买）和物品元数据（例如类型、价格）上训练的机器学习模型。例如，协同过滤方法可能会识别具有相似偏好的用户，并推荐该群体中其他人喜欢的物品。另一方面，基于内容的方法将用户偏好（例如观看科幻电影的历史）与物品属性（例如电影类型或演员）相匹配。现代系统通常将这些方法结合到混合模型中以提高准确性，例如 Netflix 将观看历史与内容标签结合以推荐节目。
工作流程主要包括三个阶段：数据处理、模型训练和推理。首先，原始数据（例如用户点击、物品描述）被清洗并转换为特征，例如用户嵌入（用户偏好的数值表示）或物品向量（例如产品类别的嵌入）。矩阵分解等模型将用户-物品交互矩阵分解为潜在因子，以预测缺失的条目——例如，估计用户对他们未看过的电影的评分。神经网络协同过滤等深度学习模型使用神经网络来捕获用户-物品交互中的非线性模式。实时系统可能使用 Apache Kafka 等流式处理框架，根据最近的活动动态更新推荐，例如在用户收听新艺术家后调整 Spotify 上的音乐推荐。
挑战包括处理稀疏数据（例如交互较少的新用户）以及平衡个性化和多样性。为了解决冷启动问题，混合模型可能使用内容特征（例如产品描述）来处理新物品，或使用人口统计数据来处理新用户。通过近似最近邻搜索（例如 Facebook 的 FAISS 库）等技术实现可伸缩性，以便在大目录中快速查找相似物品。评估涉及精确率（相关推荐的百分比）和 A/B 测试等指标，以衡量实际影响。例如，亚马逊可能会通过比较对照组和实验组用户的转化率来测试新的推荐算法。这些系统通过反馈循环不断完善其输出，记录用户交互以定期重新训练模型，确保推荐与不断变化的偏好保持一致。