AI 代理是一种软件系统，旨在感知其环境、处理信息并自主采取行动以实现特定目标。与遵循预定义规则的静态程序不同，AI 代理使用算法和数据来根据输入调整其行为。例如，解释用户消息并生成响应的聊天机器人就是一个 AI 代理，因为它会根据对话上下文动态调整其输出。同样，流媒体平台上的推荐系统通过分析观看习惯来推荐内容，也通过做出决策来最大化用户参与度，从而作为代理运行。这些系统通常结合传感器（用于收集数据）、决策模型（用于解释数据）和执行器（用于执行操作）等组件，使它们能够在无需持续人工干预的情况下运行。
AI 代理依赖于机器学习、基于规则的逻辑或强化学习等技术的组合来发挥作用。例如，自动驾驶汽车使用摄像头和激光雷达等传感器来感知路况，通过神经网络处理这些数据以识别障碍物，然后决定是刹车还是转向。代理的有效性取决于其训练数据及其使用的算法。在游戏中，非玩家角色 (NPC) 可能会使用寻路算法来导航虚拟环境，同时对玩家的行为做出反应。开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架构建这些代理，并集成用于特定任务的 API（例如，视觉或语言处理）。关键是设计一个反馈循环，让代理从结果中学习——例如，如果推荐未能吸引用户，则调整其策略。
AI 代理的实际应用跨越多个行业，但它们也带来了挑战。在医疗保健领域，代理可能会分析医疗记录以提出诊断建议，这需要高精度和伦理保障。在金融领域，算法交易代理根据市场趋势执行交易，这需要低延迟处理。但是，开发人员必须解决训练数据中的偏差、可扩展性和透明度等问题。例如，训练不当的客户服务代理可能会错误地解释请求或强化刻板印象。此外，在实时系统（例如，机器人技术）中部署代理需要在计算效率和决策质量之间取得平衡。仿真环境（例如，OpenAI Gym）等工具可帮助在部署前测试代理。最终，构建有效的 AI 代理涉及迭代测试、明确的目标定义以及理解复杂环境中自主性的限制。