Agentes baseados em metas – Agentes baseados em objetivos possuem um modelo interno do mundo e também um objetivo ou conjunto de objetivos. Esses agentes buscam sequências de ações que atinjam seu objetivo e planejam essas ações antes de agir. Essa busca e planejamento aumentam sua eficácia quando comparados a agentes reflexivos simples e baseados em modelos.
Exemplo : Um sistema de navegação que recomenda a rota mais rápida para o seu destino. O modelo considera várias rotas que chegam ao seu destino, ou seja, ao seu objetivo. Neste exemplo, a regra de condição-ação do agente estabelece que, se uma rota mais rápida for encontrada, o agente a recomenda.
Agentes baseados em utilidade – Agentes baseados em utilidade selecionam a sequência de ações que alcançam o objetivo e também maximizam a utilidade ou recompensa. A utilidade é calculada por meio de uma função de utilidade. Essa função atribui um valor de utilidade, uma métrica que mede a utilidade de uma ação ou o quão “feliz” o agente fica, a cada cenário com base em um conjunto de critérios fixos.
Os critérios podem incluir fatores como progressão em direção ao objetivo, requisitos de tempo ou complexidade computacional. O agente então seleciona as ações que maximizam a utilidade esperada. Portanto, esses agentes são úteis em casos em que múltiplos cenários alcançam um objetivo desejado e um cenário ideal deve ser selecionado .
Exemplo : Um sistema de navegação que recomenda a rota para o seu destino, otimizando a eficiência de combustível e minimizando o tempo gasto no trânsito e o custo de pedágios. Este agente mede a utilidade por meio deste conjunto de critérios para selecionar a rota mais favorável.