根据设计、功能以及与环境的交互方式，AI智能体可以分为几种类型。 主要分类包括反应式智能体、审慎式智能体和学习型智能体。 每种类型都针对特定问题，并在不同的原则下运作，使其适用于软件和系统开发中的不同应用。
反应式智能体 是最简单的AI智能体形式。 它们通过对来自环境的直接输入做出反应来运行，而不维护过去状态的内部模型。 这些智能体使用预定义的规则或映射来生成响应。 例如，根据当前温度读数调整加热的恒温器就是一个反应式智能体。 在软件中，使用模式匹配（例如，检测“重置密码”等关键字以触发响应）来回答用户查询的聊天机器人就属于这一类。 反应式智能体对于确定性场景非常有效，但缺乏对新的或意外情况的适应性。 开发人员通常使用基于规则的系统或有限状态机来实现它们，从而优先考虑速度和简单性，而不是复杂的决策。
审慎式智能体 结合了内部模型和目标导向的行为。 与反应式智能体不同，它们通过分析环境并考虑未来结果来规划行动。 例如，自动驾驶汽车使用审慎式智能体来处理传感器数据、预测障碍物并规划安全路线。 这些智能体依赖于诸如 A* （用于寻路）或 STRIPS （用于任务规划）之类的算法。 一个关键挑战是平衡计算复杂性与实时性能。 例如，交付调度系统可能会使用审慎式智能体，通过评估交通模式、交付窗口和车辆容量来优化路线。 开发人员通常集成知识表示技术（例如，本体）和规划库来构建此类系统，确保它们适应动态条件，同时保持逻辑一致性。
学习型智能体 通过与数据或环境交互来随着时间的推移提高其性能。 机器学习模型（例如，神经网络或强化学习 (RL) 系统）属于这一类。 根据用户反馈改进建议的推荐引擎就是一个学习型智能体。 在机器人技术中，RL 智能体通过反复试验来学习导航迷宫，并根据奖励调整策略（例如，在没有碰撞的情况下到达目标）。 这些智能体需要强大的训练管道和验证框架，以确保可靠性。 例如，欺诈检测系统可能会根据历史交易数据进行训练，以识别可疑模式。 开发人员通常使用诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架来实现学习型智能体，专注于数据质量、模型评估和迭代改进，以处理不断变化的情况。