智能体是指能够感知环境并自主采取行动以实现特定目标的实体。这一概念最早由马文·明斯基提出，他认为某些问题可经由社会中的一些个体经过协商后解决，这些个体就是智能体。并且他还认为智能体具备社会交互性和智能性。

约夫·肖汉姆（Yoav Shoham）认为：“如果一个实体可以用信念、承诺、义务、意图等精神状态进行描述。那么该实体可视为一个智能体”。迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）将其称为智能体的强定义，他还补充了相应的弱定义：“如果一个实体具有自主性、反应性、预动性、社交性四条基本性质，那么该实体也可以视为一个智能体。” 

《人工智能：一种现代方法》一书中，对智能体的概念做了一些定义。该书将智能体定义为：“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对环境采取行动的事物”，将“理性智能体”定义为：“一个能够基于过去的经验和知识，采取行动以最大化绩效衡量期望值的智能体”，将“人工智能研究”领域定义于：“理性智能体的研究与设计” 。

主要特点

根据以往的研究资料，智能体主要具有如下特点：

自主性

自主性是智能体最基本的特性之一，指的是智能体能够独立地感知环境、做出决策并执行行动，而无需持续的人类干预或指导。自主性使得智能体能够在动态且不可预测的环境中独立工作，适应变化并调整其行为。例如，自动驾驶汽车就是一个具有高度自主性的智能体，它能够在复杂的交通环境中感知周围车辆和行人，自主规划路径、控制速度和做出避障决策。自主性不仅减少了对人类监督的依赖，也使得智能体能够在需要实时反应的任务中保持高效性和可靠性。

反应性

反应性是指智能体能够迅速感知环境变化并及时做出响应的能力。这种特性使得智能体能够在面对突发事件或紧急情况时做出快速而有效的反应。反应性对于实时系统和动态环境中的智能体至关重要，例如在机器人控制中，智能体需要即时感知障碍物的出现，并立即调整其路径以避免碰撞。虽然反应性通常意味着对当前状态的即时响应，但高级智能体还可以结合历史数据和预测信息，使得反应更加智能和灵活。

主动性

主动性是智能体能够主动设定目标、规划行动并采取措施实现这些目标的能力，而不仅仅是对环境的变化做出反应。主动性使得智能体不仅仅局限于被动应对外界刺激，而是能够根据其内在目标和动机采取积极行动。例如，一个智能家居系统可以主动学习用户的日常习惯，提前调节室内温度或照明，以提高用户的舒适度。具有主动性的智能体能够在环境中自主探索、发现问题并提出解决方案，从而在实现长期目标的过程中展现出更大的灵活性和创造力。

社会性

社会性指的是智能体与其他智能体或人类之间进行互动、协作和交流的能力。具有社会性的智能体能够理解和遵循社会规范，与其他个体协调行动，以共同完成复杂任务。例如，在多智能体系统中，各个智能体需要通过通信协议分享信息、分配任务，并通过协作实现团队目标。社会性还体现在人机交互中，如智能语音助手能够理解用户的指令，并通过对话形式提供反馈和建议。通过增强社会性，智能体能够在团队工作、群体决策和协作环境中表现出更高的效率和有效性。

进化性

进化性是指智能体通过学习和适应，在长期运行中不断提高自身能力的特性。具有进化性的智能体能够在面对新的环境或任务时，通过自我调整和优化，逐步提升其性能。这种特性通常与机器学习、进化算法或强化学习相结合，使得智能体能够在不断变化的环境中保持竞争力。例如，强化学习智能体通过与环境的持续交互，不断调整其策略以最大化长期收益。进化性使得智能体具备应对不确定性和复杂性的能力，使其在长期任务或未知环境中表现出色，并能够随着时间推移变得更加智能和高效。