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Estos agentes toman decisiones basadas en la información que reciben del entorno. Son adecuados para tareas especificas donde se requiere adaptación a cambios en el entorno. Por ejemplo: un sistema de riego de jardín.

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Utilizan información del entorno para acercarse a su objetivo. Estos agentes tienen un objetivo especifico. Por ejemplo: un robot de almacén.

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Se utilizan para predecir como evolucionara el entorno. También se utilizan para planificar y tomar decisiones. Por ejemplo: GPS del coche.

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Estos agentes siguen unas reglas que definen su comportamiento. Por ejemplo: sistema domótico inteligente de calefacción.

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Agentes de aprendizaje por reforzamiento

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Agentes de aprendizaje por reforzamiento

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Estos agentes pueden aprender y adaptarse a través de su entorno. Mejoran su comportamiento y desempeño a lo largo del tiempo. Por ejemplo: plataformas de streaming de video.

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Algunos agentes combinan características de las anteriores para hacer las tareas mas complejas. Pueden mezclarse agentes reactivos y por refuerzos para mejorar su rendimiento con el tiempo. Por ejemplo: sistemas de diagnostico medico.