人工智能中的审慎智能体是一种系统，它通过明确地推理自身目标、环境和可能的行动来做出决策。与对输入直接以预定义行为做出反应的反应式智能体不同，审慎智能体分析其状态，评估选项，并构建计划以实现目标。这些智能体依靠内部世界模型、基于逻辑的推理和规划算法来确定最佳行动方案。例如，一辆采用审慎方法的自动驾驶汽车可能会评估交通状况，计算多条路线，并通过平衡时间、安全和能源效率等因素来选择最优路径。这个过程包括感知环境、更新内部知识、生成可能的行动，并选择最合适的步骤序列。
审慎智能体通常包含三个核心组件：知识库、推理引擎和规划器。知识库存储关于智能体目标、环境和约束的信息。推理引擎使用逻辑或概率方法根据这些数据推断新事实或评估场景。然后，规划器生成可执行的步骤来实现目标，通常使用 A* 搜索或分层任务网络等算法。例如，仓库物流机器人可以使用其知识库跟踪库存位置，推理到某个物品的最短路径，并规划一条避开障碍物的路线。这些组件协同工作，使智能体能够通过动态修改计划来适应变化的环境——例如被堵塞的通道。
然而，审慎智能体面临挑战，例如计算复杂度和处理实时约束。在大型状态空间中或不确定性下的规划可能变得计算成本高昂，使其难以应用于时间敏感的场景。为了解决这个问题，开发者通常将审慎和反应式方法结合起来（混合智能体）或使用启发式方法简化规划。例如，一架无人机在森林中导航时，可能使用审慎规划进行长距离路径规划，但在遇到突发阵风时切换到反应式避障。偏序规划或蒙特卡洛树搜索等技术也可以通过优先处理高优先级决策来降低复杂性。虽然审慎智能体在结构化、可预测的环境中表现出色，但其有效性取决于在周密规划与计算效率之间取得平衡。