با توجه به قابلیت ها و روش های تصمیم گیری ، پنج نوع عامل هوش مصنوعی وجود دارد. نمایندگان رفلکس ساده مطابق با ادراک فوری پیروی از قوانین ساده “if-then” بدون حافظه پاسخ می دهند. عوامل رفلکس مبتنی بر مدل پیشرفته تر هستند ، زیرا وضعیت داخلی دارند که از آنها برای یادآوری وقایع قبلی برای تصمیم گیری های مؤثرتر استفاده می کنند. نمایندگان مبتنی بر هدف برای رسیدن به اهداف خاص و تصمیم گیری بر اساس میزان پیشرفت اقدامات خود به سمت اهداف خود برنامه ریزی شده اند. نمایندگان مبتنی بر ابزار ، این مرحله را با قضاوت اقدامات بر اساس چگونگی حداکثر رساندن رضایت یا ابزار ، به جای دستیابی به یک هدف ، این مرحله را یک قدم فراتر می گذارند. سرانجام ، عوامل یادگیری با یادگیری از طریق تجربه ، تکامل برای رسیدگی به موقعیت های جدید و بهبود اقدامات خود ، به مرور زمان بهتر و بهتر می شوند. این نوع نمایندگان پایه و اساس اکثر سیستم های هوش مصنوعی در حال استفاده امروزه ، از چت بابات و اتومبیل های خودران گرفته تا سیستم های توصیه هستند.
