人工智能中的理性智能体是指一个能够感知其环境并采取行动以最大化预期性能从而实现特定目标的系统。从本质上讲，理性智能体通过处理输入（来自传感器或数据），基于这些输入做出决策，并执行行动（通过执行器或输出）来影响其环境。智能体的理性取决于其在给定知识、目标和环境约束的情况下选择最优行动的能力。例如，自动驾驶汽车就是一个理性智能体，它通过使用摄像头和激光雷达感知路况，根据交通规则决定是否刹车或加速，并执行这些行动以安全到达目的地。
理性智能体的设计取决于四个关键组成部分：性能度量（定义成功的标准）、环境（智能体运行的上下文）、执行器（采取行动的工具）和传感器（收集数据的工具）。这些组成部分通常使用 PEAS 框架（Performance, Environment, Actuators, Sensors）来描述。例如，扫地机器人的性能度量可以是最大化地面清洁度，同时最小化能源消耗。它的环境是一个有障碍物的房间，其执行器包括轮子和吸尘马达，其传感器可能包括污垢检测器和碰撞传感器。智能体的理性与其平衡这些因素的能力有关——例如，优先清洁高流量区域，同时避免不必要的电池消耗。
实际上，开发人员使用针对环境复杂性量身定制的算法来实现理性智能体。在完全可观察的环境中（智能体拥有完整数据），基于规则的系统或决策树可能就足够了。对于部分可观察的环境，智能体通常依赖概率模型或强化学习来处理不确定性。例如，象棋 AI 使用搜索算法评估未来的走法（在完全可观察的博弈中），而推荐系统则使用统计模型预测用户偏好（在数据不完整的部分可观察场景中）。一个关键挑战是平衡计算效率与最优决策——例如，一个交易算法必须在毫秒内对市场变化做出反应，即使更全面的分析可能会带来微小的更好结果。这种权衡往往决定了算法的选择，从简单的启发式方法到高级机器学习模型。