传感器在 AI 代理中充当代理与其环境之间的主要接口，使系统能够收集真实世界的数据以进行决策。这些设备将物理现象（如光、声音、温度或运动）转换为 AI 算法可以处理的数字信号。例如，自动驾驶汽车使用摄像头捕获视觉数据，使用激光雷达测量距离，并使用加速度计检测速度变化。如果没有传感器，AI 代理将缺乏与其周围环境交互所需的上下文感知能力。传感器收集的数据构成了感知的基础，这是推理或行动发生之前的关键步骤。这种原始输入通常会经过预处理（例如，降噪、归一化），以提高其对下游任务（如对象检测或语音识别）的有用性。
传感器的类型和配置取决于 AI 代理的用途。像智能扬声器这样的家庭助理可能依赖于麦克风进行语音命令，并依赖于环境噪声传感器来动态调整音量。相比之下，工业机器人可以使用力矩传感器来确保精确的装配线操作，同时避免碰撞。开发人员必须考虑传感器范围、分辨率、延迟和环境鲁棒性等因素。例如，在户外运行的无人机需要 GPS 和气压计来进行高度跟踪，但这些传感器可能在 GPS 受限的环境中失效，因此需要像视觉里程计这样的冗余系统。传感器融合（结合来自多个来源的数据）通常至关重要。安全机器人可能会合并热成像和运动传感器，以区分弱光条件下的人和动物，从而减少误报。
将传感器与 AI 模型集成会引入技术挑战。传感器数据必须在时间和空间上对齐；未对齐的摄像头和激光雷达馈送可能会导致机器人错误判断障碍物的距离。开发人员通常使用像 ROS（机器人操作系统）这样的中间件框架来同步和管理传感器输入。边缘计算对于延迟敏感型应用变得越来越重要：在本地处理摄像头馈送的仓库机器人可以比依赖于基于云的分析的机器人反应更快。此外，传感器还支持自适应学习。例如，无人机的 IMU（惯性测量单元）数据可以训练强化学习模型，以稳定大风条件下的飞行。随着 AI 代理的发展，传感器技术的进步（如更便宜的高分辨率激光雷达或捕获像素级变化的基于事件的摄像头）将扩展它们的功能，使得传感器选择和集成成为开发人员构建健壮 AI 系统的关键关注领域。