AI 智能体由机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）和专门的决策框架组合驱动。其核心是依赖于在大型数据集上训练的 ML 模型，以识别模式、进行预测或采取行动。例如，神经网络——如用于图像任务的卷积神经网络（CNN）或用于文本的 Transformer 模型——使智能体能够处理复杂的输入。NLP 技术，如分词、命名实体识别和语言模型（如 BERT 或 GPT），让智能体能够理解和生成人类语言。这些组件协同工作，处理诸如回答问题、自动化工作流程或与用户互动等任务。
另一个关键层是强化学习和决策系统。RL 算法，如 Q-learning 或策略梯度方法，让智能体能够在动态环境中通过试错来学习最优行为。这对于机器人、游戏 AI（如 AlphaGo）或适应用户反馈的推荐系统等应用至关重要。此外，决策树或概率图模型等工具帮助智能体权衡利弊，例如在实时系统中平衡速度和准确性。例如，一个自主送货机器人可能使用 RL 来避开障碍物，同时利用计算机视觉（由 CNN 驱动）来检测行人。
最后，AI 智能体依赖于基础设施和框架来整合这些技术。TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face Transformers 等库提供预训练模型和训练流程。OpenAI Gym 或 Unity ML-Agents 等平台提供模拟环境，用于测试基于 RL 的智能体。知识图谱和数据库（如 Neo4j）使智能体能够存储和检索结构化信息以进行推理。例如，一个客户服务机器人可能结合语言模型进行对话，结合知识图谱用于产品数据，并结合 RL 来优化响应准确性。通过将这些组件整合在一起，开发人员创建了能够在特定领域自主感知、决策和行动的智能体。