Agentem jest wszystko, co można postrzegać jako postrzegające swoje otoczenie za pomocą czujników i działające na to środowisko za pomocą siłowników. Ta prosta idea została zilustrowana na rysunku
Ludzki agent ma oczy, uszy i inne narządy dla czujników i rąk, nóg, traktu głosowego itd. dla siłowników. Zrobotyzowany agent może mieć kamery i dalmierze na podczerwień do czujników i różne silniki do siłowników. Agent oprogramowania odbiera zawartość plików, pakiety sieciowe i dane wprowadzane przez człowieka (klawiatura/mysz/ekran dotykowy/głos) jako dane sensoryczne i działa na środowisko, zapisując pliki, wysyłając pakiety sieciowe i wyświetlając informacje lub generując dźwięki. Środowisko może być wszystkim — całym wszechświatem! W praktyce jest to tylko ta część wszechświata, na której stanie zależy nam przy projektowaniu tego podmiotu — część, która wpływa na to, co podmiot postrzega i na którą wpływają jego działania. Terminu percept używamy w odniesieniu do treści, które postrzegają czujniki agenta. Sekwencja percepcji agenta to pełna historia wszystkiego, co agent kiedykolwiek postrzegał. Ogólnie rzecz biorąc, wybór działania agenta w dowolnym momencie może zależeć od jego wbudowanej wiedzy i całej sekwencji percepcji zaobserwowanej do tej pory, ale nie od niczego, czego nie dostrzegł. Określając wybór działania agenta dla każdej możliwej sekwencji percepcji, powiedzieliśmy mniej więcej wszystko, co można powiedzieć o agencie. Mówiąc matematycznie, mówimy, że zachowanie agenta jest opisane przez funkcję agenta, która odwzorowuje dowolną sekwencję percepcji na działanie. Możemy sobie wyobrazić zestawienie funkcji agenta, która opisuje danego agenta; dla większości agentów byłby to bardzo duży stół — w rzeczywistości nieskończony, chyba że ograniczymy długość ciągów perceptu, które chcemy wziąć pod uwagę. Mając agenta do eksperymentowania, możemy w zasadzie skonstruować tę tabelę, wypróbowując wszystkie możliwe sekwencje percepcji i rejestrowanie działań wykonywanych przez agenta w odpowiedzi. Tabela jest oczywiście zewnętrzną charakterystyką agenta. Wewnętrznie funkcja agenta dla sztucznego agenta zostanie zaimplementowana przez program agenta. Ważne jest, aby te dwie idee były odrębne. Funkcja agenta jest abstrakcyjnym opisem matematycznym; program agenta jest konkretną implementacją, działającą w jakimś fizycznym systemie. Aby zilustrować te idee, posłużymy się prostym przykładem – światem odkurzaczy, który składa się z robota odkurzającego w świecie składającym się z kwadratów, które mogą być albo brudne, albo czyste. Rysunek poniżej przedstawia konfigurację z zaledwie dwoma kwadratami oraz odkurzacz rozpoznaje, na którym kwadracie się znajduje i czy na kwadracie jest brud.
Agent zaczyna od kwadratu. Dostępne akcje to ruch w prawo, ruch w lewo, zasysanie brudu lub nic nierobienie. Jedna bardzo prosta funkcja agenta jest następująca: jeśli bieżący kwadrat jest brudny, to ssać; w przeciwnym razie przejdź do drugiego pola. Częściową tabelę tej funkcji agenta pokazano na rysunku 2.3, a program agenta, który ją implementuje, pokazano na rysunku 2.8 na stronie 49. Świat odkurzaczy z zaledwie dwoma lokalizacjami. Każda lokalizacja może być czysta lub brudna, a agent może poruszać się w lewo lub w prawo i sprzątać zajmowany przez siebie plac. Różne wersje świata próżni dopuszczają różne reguły dotyczące tego, co agent może postrzegać, czy jego działania zawsze kończą się sukcesem i tak dalej. Patrząc na rysunek powyżej widzimy, że różne czynniki w świecie próżni można zdefiniować po prostu, wypełniając prawą kolumnę na różne sposoby
Oczywiste pytanie brzmi zatem: Jaki jest właściwy sposób wypełnienia tabeli? Innymi słowy, co sprawia, że agent jest dobry czy zły, inteligentny czy głupi? Na te pytania odpowiemy w następnej sekcji.
Przed zamknięciem tego rozdziału należy podkreślić, że pojęcie agenta ma być narzędziem analizy systemów, a nie absolutną charakterystyką dzielącą świat na agentów i nie-agentów. Można by postrzegać ręczny kalkulator jako agenta, który wybiera akcję polegającą na wyświetlaniu „4”, gdy otrzymamy sekwencję percepcji, ale taka analiza nie pomogłaby nam w zrozumieniu kalkulatora. W pewnym sensie wszystkie obszary inżynierii można postrzegać jako projektowanie artefaktów, które wchodzą w interakcję ze światem; AI operuje na (co autorzy uznają) najciekawszym krańcem spektrum, gdzie artefakty posiadają znaczne zasoby obliczeniowe, a środowisko zadań wymaga podejmowania nietrywialnych decyzji.