人工智能中的智能体是软件实体，它们自主地感知环境并采取行动来实现特定目标。 这些智能体使用传感器来收集数据，通过算法或模型来处理数据，并通过执行器或输出来采取行动。 核心思想是，它们在没有持续人工干预的情况下运行，根据它们的编程、数据输入以及有时从经验中学习来做出决策。 例如，一个解释用户查询并提供相关响应的聊天机器人就是一个智能体，因为它处理语言输入，应用规则或机器学习模型，并生成适当的答案。
智能体的复杂程度根据其设计和目的而有所不同。 简单的智能体，如恒温控制器，遵循预定义的规则（例如，“如果温度超过 25°C，则打开空调”）。 更高级的智能体，如自动驾驶汽车，结合了传感器（摄像头、激光雷达）、机器学习模型和决策系统来导航动态环境。 这些智能体通常集成多个组件——感知、推理和行动——来处理不确定性。 例如，流媒体平台上的推荐系统通过分析用户行为、预测偏好和推荐内容来充当智能体。 它的有效性取决于它适应新数据的能力以及探索（尝试新推荐）与利用（利用已知偏好）之间的平衡。
构建智能体的开发人员必须考虑智能体的环境（静态与动态）、可观察性（完全或部分可观察）以及目标定义等因素。 例如，股票交易智能体在具有不完整数据的高度动态环境中运行，需要实时分析和风险评估。 强化学习框架（例如，OpenAI Gym）或基于规则的系统（例如，Drools）等工具可帮助实施针对特定需求量身定制的智能体。 主要挑战包括确保对意外输入的稳健性、优化决策速度以及在复杂模型中保持透明度。 通过专注于模块化设计——分离感知、决策逻辑和行动模块——开发人员可以创建可扩展的智能体，这些智能体随着需求的变化而发展。