Akıllı bir aracı, bağımsız çalışan ve önceden yazılmış hedefleri tamamlamaya çalışan bir bilgisayar varlığıdır. Hedefleri tamamlamak için, akıllı ajan dış uyaranları analiz edebilmeli ve uyarlayabilmelidir; Aksi takdirde, hedeflere tam olarak ulaşılamayabilir. Bazı basit sistemlerin bir aracı olmasına rağmen, karmaşık sistemler, küçük görevlerin bir listesini gerçekleştirmek ve doğrudan ana aracıya rapor etmek için ana aracı altında çalışan alt aracılarla birlikte gelir. Ajan genellikle yapay zeka yoluyla öğrenebilir, ancak aracı yalnızca dış uyaranlara belirli tepkiler vermesi için yapılır ve yeni tepkiler oluşturamaz.
Bilgisayar bilimlerinde akıllı bir ajan, bağımsız çalışacak bir sistemin bir bölümüdür ve genellikle yapay zeka ile yapılır. Bununla birlikte, ajan sistemin ne yapması gerektiğine bağlı olarak belirli hedeflere sahip olacak şekilde programlanmıştır. Örneğin, sistem bir klima ise, hedefler havayı soğutmayı ve gerektiğinde açıp kapatmayı içerebilir. Sistem daha verimli olmayı öğrenebilirken, önceden yazılmış hedeflere karşı çıkamaz.
Bu hedeflere ulaşmak için akıllı aracının kendisini analiz etme ve durumlara adapte olması gerekir. Bir klima sistemiyle, cihaz havayı soğutmak için yapılmıştır, bu nedenle dış sıcaklığı analiz edebilmelidir. Dış sıcaklığı ve kendi sistemini analiz ederek, ajan ne zaman açılmanın veya kapatılmanın veya duruma adapte olmanın uygun olduğunu bilir. Bu aynı zamanda, aracının mantığındaki hataları kontrol etmesini sağlar; bu daha sonra önceden yazılmış hedeflere daha iyi hizmet etmek için düzeltebilir.
Basit sistemler genellikle tüm fonksiyonları kolayca kontrol edebilen bir akıllı araca sahiptir. Karmaşık sistemler birkaç akıllı ajan gerektirebilir, ancak genellikle iç mantık mücadelelerinden uzak durmaları için hiyerarşi verilir. Alt aracılar daha küçük işler gerçekleştirir ve genellikle bu görevleri denetleyen ve sistemin doğru çalışmasını sağlayan ana bir aracı tarafından yönetilir.
Operasyon sırasında, akıllı bir ajan tipik olarak hata ve başarı oranlarını kontrol ederek amacına en iyi şekilde nasıl hizmet edeceğini öğrenecektir. Temsilci, eylemleri daha iyi yapmayı öğrenebilir, ancak yalnızca önceden yazılmış eylemleri gerçekleştirebilir. Bir klima, bir odayı daha iyi soğutmak için kendini hareket ettirmek gibi koduna yazılmamış bir görevi yerine getiremez. Hedeflere benzer şekilde, eylemlerini değiştiremez, ancak sistemin bu eylemleri ne kadar iyi gerçekleştirdiğini değiştirebilir.
