反应式和主动式 AI 智能体在处理信息和做出决策的方式上有所不同。 反应式智能体对环境中的即时输入或变化做出反应，而不考虑过去的经验或未来的目标。 它们基于预定义的规则或实时数据运行，仅根据当前状态做出决策。 例如，一个反应式下棋 AI 会评估棋盘的当前状态来选择下一步棋，但不会为未来的回合制定策略。 另一方面，主动式智能体通过分析历史数据、学习模式和规划行动来实现长期目标，从而预测未来情况。 管理供应链的主动式 AI 可能会根据季节性趋势预测需求高峰，并提前调整库存，即使当前情况不需要这样做。
它们的主要区别在于其决策框架。 反应式智能体使用简单的条件逻辑（例如，“如果温度 > X，则打开风扇”）并且缺乏记忆或学习能力。 它们对于确定性任务是高效的，但在动态或不确定的环境中会遇到困难。 例如，一个使用预定义答案回复常见问题的基本聊天机器人是反应式的——它无法适应脚本之外的新查询。 主动式智能体依赖于诸如神经网络或强化学习之类的模型来模拟结果并随着时间的推移优化行动。 使用主动式 AI 的自动驾驶汽车可能会通过分析交通模式、天气预报和驾驶员行为历史来抢先调整其路线，即使当前道路看起来畅通无阻。 这些智能体通常会整合反馈循环来完善其预测和行动。
开发人员根据问题的复杂性和要求在反应式和主动式方法之间进行选择。 对于定义明确的实时任务，反应式系统更容易实现——例如，恒温器控制或针对特定网络活动触发警报的入侵检测系统。 主动式系统需要更多的计算资源和数据，但在诸如预测性维护（例如，在设备故障风险发生之前识别）或适应用户行为趋势的个性化推荐引擎之类的场景中表现出色。 混合方法很常见：智能家居系统可能会通过运动传感器反应式地打开/关闭灯，同时通过学习家庭习惯来主动优化能源使用。 了解即时性、适应性和资源成本之间的权衡有助于设计有效的 AI 解决方案。