规划是 AI 智能体的核心功能，它使智能体能够通过系统地评估可能的动作来实现特定目标从而做出决策。规划的核心在于创建一系列步骤或动作，将初始状态转换为期望状态。此过程要求智能体对环境进行建模、预测结果以及优化效率或正确性。例如，在仓库中导航的机器人必须规划一条避开障碍物、最大限度减少行驶时间并到达目标位置的路径。如果没有规划，智能体将做出被动反应，导致效率低下或行为不一致。
规划过程通常依赖于分析状态空间中可能路径的算法，状态空间表示环境的所有可能配置。 A* 搜索、分层任务网络 (HTN) 或符号规划器（例如，STRIPS）等技术将复杂的目标分解为可管理的子目标。例如，玩策略游戏的 AI 可能会首先计划收集资源，然后建造单位，最后攻击对手。现代方法还通过结合概率模型或强化学习来处理不确定性。例如，自动驾驶汽车使用规划来根据交通状况实时调整路线，从而平衡安全性和速度。这些系统通常将短期反应式决策与长期战略计划相结合，以适应动态条件。
规划的实际实施需要在计算效率和准确性之间取得平衡。现实世界的情景通常涉及巨大的状态空间，这使得详尽的搜索变得不切实际。开发人员通过使用启发式方法来优先考虑有希望的路径或通过抽象来简化问题来解决此问题。例如，送货路线规划器可能会先对附近的目的地进行聚类，然后再优化单个路线。此外，整合特定领域的知识（如交通模式或用户偏好）可以提高计划的相关性。但是，规划系统还必须处理部分可观察性（例如，具有有限传感器的机器人）和意外事件（例如，道路封闭）。蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 或马尔可夫决策过程 (MDP) 等框架可帮助智能体管理此类不确定性，同时保持连贯性。最终，有效的规划使 AI 智能体能够有目的地行动，使其成为从物流到交互式助手的各种应用的基础。