虚拟助手之所以能成为人工智能代理，是因为它们能够自主感知用户输入，利用机器学习模型处理信息，并执行操作以完成特定任务。与所有人工智能代理一样，它们遵循感知-决策-行动循环：它们接收数据（如语音命令），分析数据，确定适当的响应，然后采取行动——无论是回答问题、控制设备还是触发工作流程。 例如，当你要求 Alexa 关灯时，它会捕获音频，将其转换为文本，识别意图，然后向智能家居硬件发送命令。 这符合人工智能代理的核心定义：在环境中自主运行以实现目标的系统。
虚拟助手中的感知和行动机制依赖于专门的人工智能组件。感知涉及使用诸如自动语音识别（ASR）和自然语言理解（NLU）等技术将原始输入（语音、文本）转换为结构化数据。 例如，Google 助理使用基于 Transformer 的模型来转录语音并提取含义，例如区分“播放音乐”和“设置闹钟”。 然后通过预定义的规则（例如，“如果用户询问天气，则获取 API 数据”）或预测最佳响应的机器学习模型来进行决策。 行动可能涉及简单的 API 调用（例如，检查日历事件）或多步骤工作流程，例如 Cortana 通过交叉引用电子邮件和可用性来安排会议。 这些组件紧密集成，可实现实时交互。
虚拟助手的一个关键人工智能方面是它们能够通过数据驱动的学习来随着时间的推移而改进。 虽然初始响应依赖于静态规则，但许多助手使用强化学习来根据用户反馈优化其行为。 例如，如果用户经常将诸如“调高音量”之类的误解命令更正为“音量 50%”，则系统会调整其 NLU 模型以优先考虑该解释。 一些助手还会通过分析历史交互来个性化响应 - 例如，在导航查询中建议常用目的地。 但是，它们的自主性是有限的； 它们在预定义的领域（例如，智能家居控制）内运行，并且缺乏一般推理能力。 开发人员通过添加“技能”或“行动”来扩展其功能，这些技能或行动插入到核心 AI 基础设施中以处理新任务，从而在灵活性和受控功能之间保持平衡。