AI 智能体和专家系统都用于解决复杂问题，但它们在设计、灵活性和应用方面有所不同。 AI 智能体是自主系统，可以感知环境、处理信息并采取行动来实现特定目标。它们通常使用机器学习 (ML) 或强化学习来适应新数据或不断变化的情况。 相比之下，专家系统是基于规则的程序，旨在模拟人类在狭窄领域的专业知识。它们依靠预定义的知识库和推理引擎来应用逻辑规则，并根据静态、人工整理的信息做出决策。
一个关键的区别在于适应性。 AI 智能体旨在随着时间的推移学习和改进。 例如，一个推荐系统，根据用户互动来调整其建议，使用 ML 来优化其预测。 然而，专家系统在固定规则内运行。 一个经典的例子是 MYCIN，一种 20 世纪 70 年代的医疗诊断系统，它应用确定性规则来识别细菌感染。 虽然 MYCIN 在其领域内有效，但无法从新案例中学习——它的知识仅限于人类专家明确编码的内容。 这种刚性使得专家系统不太适合数据模式演变的动态环境，而 AI 智能体在这种情况下表现出色。
实现方法也不同。 AI 智能体通常依赖于 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来训练大型数据集上的模型，并且它们可以与 API 或传感器集成以与真实环境交互（例如，自动驾驶汽车处理摄像头馈送）。 与此同时，专家系统需要细致的知识工程，将领域专业知识编纂成规则。 诸如 CLIPS 或 Drools 之类的工具用于构建基于规则的逻辑，要求开发人员手动定义所有可能的场景。 例如，税务计算系统可能使用规则来确定扣除额，但无法处理超出其预定义逻辑的新型税务场景。 虽然 AI 智能体优先考虑自主性和适应性，但专家系统在其预定义范围内优先考虑精确性和透明度。