​​人工智能代理模型主要分为五种类型：简单反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的代理、基于效用的代理和学习代理。​​这些模型根据自主性、决策机制和适应能力的不同，覆盖了从基础规则响应到复杂自主学习的全场景应用，是AI技术落地的核心框架。

简单反射代理通过预定义规则直接响应环境刺激，例如垃圾邮件过滤器或恒温器，适合确定性任务但缺乏灵活性。​​基于模型的反射代理​​通过内部状态跟踪环境变化，如机器人吸尘器，能结合历史数据优化决策。​​基于目标的代理​​以结果为导向规划行动路径，典型应用包括物流优化系统或国际象棋AI。​​基于效用的代理​​进一步引入评估函数，在自动驾驶或投资管理中权衡多目标优先级。​​学习代理​​则通过经验迭代提升性能，如个性化推荐系统，代表了AI适应性的最高水平。

实际应用中，这些模型常混合使用。例如自动驾驶系统可能同时包含基于效用的路径规划和学习型的驾驶习惯优化。随着多代理系统（MAS）的普及，代理间的协作与竞争机制进一步扩展了技术边界，例如智能交通中车辆与基础设施的实时交互。

​​提示​​：选择代理模型时需匹配任务复杂度——简单任务用反射型，多目标决策优先效用型，而动态环境需学习型。未来，融合大语言模型的代理将更贴近人类推理能力，但透明性与伦理合规仍是部署前提。