Agentes de IA podem ser desenvolvidos para ter diferentes níveis de capacidades. Um agente simples pode ser preferível para objetivos simples, a fim de limitar a complexidade computacional desnecessária. Em ordem do mais simples ao mais avançado, existem 5 tipos principais de agentes :

Agentes reflexos simples – Agentes de reflexo simples são a forma mais simples de agente que baseia ações na percepção . Este agente não possui memória nem interage com outros agentes se lhe faltarem informações. Esses agentes funcionam com base em um conjunto de chamados reflexos ou regras. Esse comportamento significa que o agente é pré-programado para executar ações que correspondem a determinadas condições.

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Se o agente se deparar com uma situação para a qual não está preparado, não poderá responder adequadamente. Os agentes são eficazes em ambientes totalmente observáveis, garantindo acesso a todas as informações necessárias. 

Exemplo : Se forem 20h, o aquecimento é ativado — por exemplo, um termostato que liga o sistema de aquecimento em um horário definido todas as noites.

Agentes reflexos baseados em modelos – Agentes reflexivos baseados em modelos usam tanto sua percepção quanto sua memória atuais para manter um modelo interno do mundo. À medida que o agente continua a receber novas informações, o modelo é atualizado. As ações do agente dependem de seu modelo, reflexos, preceitos anteriores e estado atual.

Esses agentes, ao contrário dos agentes reflexos simples, podem armazenar informações na memória e operar em ambientes parcialmente observáveis ​​e mutáveis. No entanto, ainda são limitados por seu conjunto de regras. 6

Exemplo : Um robô aspirador de pó. Ao limpar um cômodo sujo, ele detecta obstáculos, como móveis, e se ajusta ao redor deles. O robô também armazena um modelo das áreas que já limpou para não ficar preso em um ciclo de limpeza repetida.