AI 智能体是旨在通过感知环境并采取行动来实现特定目标的软件系统。它们的主要用例可分为三大类：自动化重复性任务、通过数据分析增强决策能力以及实现与复杂系统的交互。每种应用都利用了 AI 在无需持续人为监督的情况下处理信息和采取行动的能力，使其成为跨行业的宝贵工具。
一个主要用例是自动化工作流程和重复性流程。AI 智能体可以处理数据录入、客户支持和库存管理等任务，减少人力投入和错误。例如，聊天机器人使用自然语言处理来回答常见的客户查询，从而将人工客服解放出来处理复杂问题。在软件开发中，AI 智能体可以自动化代码测试或部署流水线，根据预定义规则检查 bug 或部署更新。机器人流程自动化 (RPA) 平台等工具可以与现有系统集成来执行这些任务，并且通常使用机器学习模型随时间推移适应新模式。开发者可以使用 TensorFlow 等框架或 AWS、Google Cloud 等提供商的预构建云 API 来实现此类智能体。
另一个主要应用是决策支持和预测分析。AI 智能体分析大型数据集以识别趋势、预测结果或推荐行动。在医疗保健领域，它们可以处理患者数据以提出潜在诊断或治疗方案建议。金融机构使用它们进行欺诈检测，实时标记异常交易模式。对于开发者而言，这可能涉及构建监控应用程序性能指标以预测服务器故障或优化资源分配的智能体。这些系统通常结合使用强化学习等技术进行自适应决策，以及图神经网络来建模复杂数据中的关系。PyTorch 或 Scikit-learn 等开源库提供了构建这些分析智能体的基础构件。
第三个用例是为与物理或数字环境交互的自主系统提供动力。自动驾驶汽车使用 AI 智能体处理传感器数据并做出导航决策，而仓库机器人则利用计算机视觉进行导航和物体操作。在游戏中，非玩家角色 (NPC) 使用基于智能体的 AI 来适应玩家行为。开发这些系统的开发者通常依赖 Unity 或 Gazebo 等模拟工具进行训练，并结合 OpenAI 的 Gym 等强化学习框架。这些智能体通常需要与硬件传感器和执行器紧密集成，并配备强大的故障处理机制，以便在动态环境中安全运行。