自主 AI 代理是旨在通过感知环境、做出决策和采取行动来独立执行任务的软件或硬件系统，无需持续的人工监督。 这些代理依赖算法、传感器和数据在动态环境中运行。 例如，自动驾驶汽车使用摄像头和传感器来检测障碍物，处理这些数据以决定转向或制动操作，并实时执行这些操作。 与遵循固定规则的传统编程系统不同，自主代理使用机器学习等技术进行调整，使它们能够根据经验或新数据提高性能。
自主代理的一个关键方面是它们的决策循环：感知、处理、行动。 首先，他们通过传感器、API 或用户交互从他们的环境中收集输入。 接下来，他们使用模型（例如用于图像识别的神经网络或用于逻辑任务的基于规则的系统）分析这些数据，以确定最佳行动方案。 最后，他们通过执行器、API 或用户界面执行操作。 例如，仓库库存代理可能会使用摄像头扫描物品（感知），通过计算机视觉识别错放的产品（处理），并指示机械臂重新组织它们（行动）。 强化学习通常在这里使用，代理通过反复试验来学习最佳策略，并在理想结果的奖励的指导下进行学习。
构建自主代理的开发人员面临着诸如确保可靠性、处理边缘情况和管理伦理问题等挑战。 例如，客户服务聊天机器人必须优雅地处理意外查询，而不会不必要地升级。 仿真环境（例如，用于强化学习的 OpenAI Gym）等工具可帮助在部署前在受控场景中测试代理。 可扩展性是另一个考虑因素——在实时系统中运行的代理，例如算法交易机器人，需要低延迟基础设施。 透明度也很重要；医疗诊断代理应该为其建议提供解释。 通过结合模块化设计、强大的测试和迭代改进，开发人员可以创建自主执行复杂任务，同时保持安全性和问责制的代理。