​​AI Agent根据不同的分类标准可以分为多种类型，常见分类包括功能任务、自主性、环境适应性、应用场景以及协作方式等维度，其中结合大语言模型的功能型分类最受关注。​​

根据功能、任务与应用场景划分，AI Agent主要类型涵盖对话型、智能助理型、推荐型、自动化型、决策支持型、仿真型、感知交互型、执行型、安全型和协作型。对话型进一步分为任务型（如客服与订票系统）、开放域聊天型（提供陪伴）和知识问答型；智能助理类包含协助日程管理的个人助理、支持数据分析的工作助理及辅助学生学习的教学助理；推荐类包括商品推荐、内容推荐与社交推荐；自动化型包括工业、办公及家庭场景的自动化流程机器人；决策支持涵盖金融投资、医疗诊断和企业资源调度等专业领域应用；仿真型用于游戏角色互动、虚拟数字人及群体行为预测；感知交互类如图像识别、语音合成及手势理解类Agent；执行型负责操控机器人或智能设备；安全型维护网络安全、身份验证及隐私保护；协作型则专注于多Agent联合作业（如物流调度与供应链管理）。

按智能水平分类，AI Agent涵盖简单反射型（基于规则）、基于模型反射型（具环境建模能力）、目标驱动型（规划任务路径）、效用驱动型（平衡多目标）和学习型（通过强化学习进化）等；若按环境适应性分为静态环境适应（如解谜游戏AI）与动态环境处理（自动驾驶）；按协作方式则包括独立完成任务的单Agent系统与多Agent分工协作的系统（如无人机编队）。

不同类型Agent的核心差异在于任务领域与实现方式，例如基于视觉的GUI智能体（SpiritSight）强调无需代码解析界面元素，而移动端专属Agent（MobileFlow）则注重可变分辨率下的高精度操控。混合视觉语言类Agent因其跨平台能力成为热点，而操作系统的OS Agent则通过通用计算设备GUI处理复杂任务，凸显Agent跨领域的实用性。当前趋势显示，专业功能型Agent与通用协作型Agent正形成互补，推动从单一任务执行向全链路智能系统升级。