AI Agent 通常依赖于机器学习、搜索/优化和规划/推理算法的组合。 这些算法使 Agent 能够从数据中学习、做出决策和解决复杂的任务。 算法的选择取决于问题类型，例如分类、路径查找或顺序决策。
机器学习算法构成了许多 AI Agent 的支柱。 诸如神经网络（例如，用于图像识别的 CNN）和决策树之类的监督学习方法用于需要模式识别或预测的任务。 诸如 k 均值聚类或主成分分析 (PCA) 之类的无监督技术有助于发现未标记数据中的隐藏结构。 诸如 Q 学习或深度 Q 网络 (DQN) 之类的强化学习 (RL) 算法对于通过试验和错误学习的 Agent 至关重要，例如游戏 AI（例如，AlphaGo）或机器人控制系统。 例如，送货路线优化器可以使用 RL 来实时适应交通模式。
搜索和优化算法对于解决 Agent 必须找到最佳路径或配置的问题至关重要。 A* 和 Dijkstra 算法处理导航系统中的路径查找，平衡效率和准确性。 遗传算法模仿自然选择来优化设计或调度问题中的参数，例如为车队找到最短的送货路线。 梯度下降及其变体（例如，Adam）是通过最小化预测误差来训练神经网络的基础。 这些算法通常在幕后工作，例如调整推荐系统的参数以最大限度地提高用户参与度。
规划和推理算法使 Agent 能够在动态环境中做出决策序列。 用于 AlphaGo 的蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 通过模拟结果来评估游戏中的可能走法。 类似于 STRIPS 的规划器将复杂任务分解为可操作的步骤，这在机器人装配线中非常有用。 诸如贝叶斯网络之类的概率推理工具可帮助 Agent 处理不确定性，例如诊断制造系统中的故障。 例如，自动驾驶汽车可以将 MCTS 用于轨迹规划，并将贝叶斯网络用于评估碰撞风险，从而确保在不可预测的交通中安全导航。 这些算法强调逻辑结构和对变化条件的适应性。