知识表示 (KR) 是 AI 代理构建和存储关于世界的信息，以实现推理、决策和解决问题的方法。 它提供了一个正式的框架，用于以算法可以处理的方式编码事实、关系和规则。 例如，一辆自动驾驶汽车可以使用 KR 来模拟交通规则、道路布局和传感器数据，从而安全地导航。 如果没有有效的 KR，AI 系统将难以解释非结构化数据或应用逻辑推理，从而限制它们在复杂环境中自主行动的能力。
KR 使 AI 代理能够通过将知识组织成本体、语义网络或基于逻辑的系统等格式来执行推理、分类和规划等任务。 例如，医疗诊断代理可以使用知识图来链接症状、疾病和治疗方法，从而根据患者的输入建议可能的状况。 基于规则的系统（如欺诈检测中的系统）应用预定义的逻辑（例如，“如果交易超过 10,000 美元，则标记以供审核”）来做出决策。 这些结构还支持处理不确定性——概率模型（如贝叶斯网络）可以权衡相互冲突的证据，这在天气预报或风险评估等应用中至关重要。
KR 的实际价值在于它能够使知识可重用、可解释和可扩展。 开发人员可以设计模块化系统，其中领域专业知识（例如，合规性机器人的法律法规）与推理算法分离，从而简化更新和维护。 然而，挑战包括平衡表达性（表示中的细节）与计算效率。 例如，使用过于复杂的本体的聊天机器人可能会降低响应时间，而过于简单的模型可能无法捕捉用户查询中的细微差别。 有效的 KR 需要将表示方法与代理的目标对齐，确保它可以适应新信息而不牺牲性能。