AI 通过结合高效的算法、优化的模型和优先的决策流程来处理实时环境中的推理。实时系统需要立即响应，因此 AI 模型必须在严格的时间限制内处理输入并生成输出。这通过预计算、模型简化和并行处理等技术来实现。例如，在自动驾驶汽车中，AI 系统分析传感器数据（例如，摄像头馈送、激光雷达）以检测障碍物并在几毫秒内规划路径。模型通常被设计为优先处理关键任务——例如避免碰撞——而不是不太紧急的任务，从而确保即使在计算压力下也能保证安全。重点是在保持足够精度的同时最小化延迟。
开发人员通常通过使用轻量级架构或混合系统来平衡速度和准确性。例如，在动态仓库中导航的机器人可能会使用较小的神经网络进行实时路径查找，同时将复杂的对象识别任务卸载到辅助系统。诸如量化（降低计算中的数值精度）或剪枝（移除不太重要的模型组件）之类的技术有助于减少计算负载。强化学习 (RL) 是另一种方法，其中 AI 代理通过试错学习策略，以便在动态环境中做出快速决策。避免障碍物的无人机可以使用经过 RL 训练的策略立即对风的变化做出反应，而无需从头开始重新计算。这些方法确保系统适应新数据，而不会超过处理时间限制。
实时 AI 中的挑战包括处理不可预测的输入和在不同的工作负载下保持一致性。诸如 Apache Kafka 之类的流处理框架或边缘计算设备有助于管理高吞吐量数据。例如，控制非玩家角色 (NPC) 的视频游戏 AI 可能会对常见场景使用缓存的行为树，但在发生意外玩家操作时切换到基于启发式的决策。另一种策略是分层推理：简单的规则处理紧急决策（例如，紧急制动），而较慢、更详细的分析并行运行以进行长期规划。硬件优化，例如 GPU 加速或专用 AI 芯片，进一步减少了推理时间。通过结合这些方法，AI 系统即使在复杂的快节奏环境中也能实现可靠的实时推理。