AI 代理能自動幫助用戶完成各種任務，提高工作效率，並能在日常工作中提供支持。根據其功能和特點，AI 代理可分為五大類型：基本回應代理、基於模型的回應代理、目標導向代理、效率型代理和學習型代理。了解這些分類有助用戶選擇合適的工具來提升工作效率，改善流程，並根據特定需求獲得最佳解決方案，使日常工作更為輕鬆高效。
一）基本回應代理
基本回應代理（Simple Reflex Agents）按當前所偵測的環境及條件執行預定動作，屬於簡單易用的 AI 代理，適合處理常規任務。這類 AI 代理可用於觀測、狀態單一的環境，不具備記憶功能，也無法處理未知情況，只會按預先設定的規則，符合指定條件執行特定動作。常見例子是智能家居的恒溫系統，溫度過低啟動供暖、溫度過高轉為冷氣送風。這類代理簡單易用，適合處理常規任務。
二）基於模型的回應代理
基於模型的回應代理（Model-Based Reflex Agents）能夠記著過往的感知結果，自行建立內部模型。AI 代理的行動取決於預設的回應條件、當前狀態，以及內部模型。這類代理較具彈性，能在部分可觀測的環境中運作。常見例子有掃地機械人、自動駕駛汽車等。
三）目標導向代理
目標導向代理（Goal-Based Agents）具備「目標」的概念，能根據目標選擇適當的行動次序，透過計畫來尋找達成目標的最佳途徑，執行更具靈活性，也更適用於需要多步驟才能達成目標的環境，例如導航系統在輸入目的地後，除了尋找最短的到達路線，更可加入交通情況建議最快路徑。
四）效率型代理
效率型代理（Utility-Based Agents）不僅以結果為目標，還會透過效率函數（utility function）計算最佳方法。此類代理會考慮效益、成本或完成時間等因素選擇成效最大的行動，尤其適用於有多個可行方案的情況。例如導航系統的進階功能，不僅考慮距離和路面情況，還可以參考油耗、隧道費等因素計算出最佳路線。又或是資源分配系統，能根據效益和成本決定分配方式。
五）學習型代理
學習型代理（Learning Agents）具備學習機制，將過往處理過的情況轉化為經驗，從中改進性能。當中主要具備四部分：學習、評論、執行和問題生成，能夠適應未知環境，而且持續提升能力，例如電子商務的推薦系統，可根據用戶行為進行學習，以便更準確推薦產品。又例如垃圾郵件過濾器，從分析郵件特徵加以學習，能智能地分辦正常郵件。
目前 AI 代理分類主要為這五大類型，不過 AI 代理可同時具備多種類型的特徵，按實際情況而定。再用導航AI代理為例，可以是目標導向代理，也同時具備效率型代理，最後甚至加入學習型代理的能力，得出個人化結果。
