一个 AI 代理通常由三个核心组件组成：感知系统、决策引擎和行动机制。这些组件协同工作，使代理能够与其环境交互、处理信息和执行任务。 每个部分都发挥着独特的作用，它们的集成决定了代理解决问题或实现目标的有效性。
感知系统负责收集和解释来自环境的数据。 这可以包括传感器（例如，机器人的摄像头或麦克风）、用于访问外部数据的 API 或用户输入（例如，文本或语音命令）。 例如，聊天机器人使用自然语言处理 (NLP) 来解析用户消息，而自动驾驶汽车依靠激光雷达和摄像头来检测障碍物。 过滤噪声或标准化数据等预处理步骤通常在此处进行，以确保输入可用。 如果没有准确的感知，代理就无法可靠地理解其环境，从而导致错误的决策。
决策引擎处理感知到的数据以确定代理的下一步行动。 该组件使用算法、规则或机器学习模型来评估选项并选择操作。 例如，推荐系统可能使用协同过滤来推荐产品，而玩游戏的 AI 可以使用强化学习来选择最佳行动。 这一层的复杂性各不相同：简单的代理可以使用 if-else 逻辑，而高级的代理则利用神经网络进行模式识别。 引擎必须平衡速度和准确性，尤其是在欺诈检测等实时应用程序中，延迟会影响结果。
最后，行动机制将决策转化为有形的输出。 这可能涉及发送 API 请求、控制机器人执行器或生成响应（例如，聊天机器人回复用户）。 例如，智能家居恒温器根据其决策引擎的输出调整温度，而自动化交易系统执行买/卖订单。 反馈循环通常在此处集成，以提高未来的性能——监控操作，并将结果反馈到感知系统中。 有效的行动机制确保代理的决策对其环境产生可衡量的影响，从而完成从感知到执行的循环。