界），这样就可以选择功效最大的行为。在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中唯一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。在多Agent中，多个Agent规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化演算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
学习.机器学习的主要目的是为了让机器从使用者和输入数据