知的エージェント（知的ソフトウェアエージェント）の設計は、人工知能研究の一分野である。
知的エージェントは以下のような能力を有する:
適応(adapt)能力
適応には、環境を把握することと反応を再設定することが含まれる。問題解決ルールやアルゴリズムの代替案を選択したり、新たな問題解決戦略を発見することで適応がなされる。適応には、プロセッサや記憶装置といったリソースを確保するなどの能力も含まれる。
学習能力
学習は試行錯誤によってなされ、前提として成功・失敗の判断とその分析能力を備えている必要がある。別の方法として、例示と一般化による学習もあり、実例を抽象化し一般化する能力を備えている必要がある。
自律エージェント [編集]
一部のソフトウェアエージェントは自律的であると言われる。自律エージェントは、自己充足的であり、観測された環境に基づいて内部目標を達成するための行動を独自の判断で決定することができる。ただし、このような言い方は物議をかもしている。なんとなれば、全ての重要な仕事を行うソフトウェアエージェントは、ユーザーに起動された後も監視され、その動作にユーザーが手を出し、必要になれば停止させられるものだからである。
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分散エージェント [編集]
エージェントは自己充足的であるため、複数のエージェントを疎結合させて分散プロセッサ群の上でマルチスレッドのように動作するよう設計するのも簡単である。これを分散エージェントと呼び、分散コンピューティングの一種と考えることができる。エージェントのコードは分散処理にうまく適応させやすいので、スケーラビリティも良好である。
マルチエージェントシステム [編集]
複数のエージェントが相互作用を及ぼしながら動作するシステムをマルチエージェントシステムと呼ぶ。そのようなエージェントの性格上、1つのエージェントが目標達成に必要な全機能や全データを持たない（視点が制限されている; limited viewpoint）。したがって他のエージェントと協力する必要がある。また、全体を統括する機能は（ほとんど）ないので、これを一種の群知能システムと見ることもある。分散エージェントと同様、データは分散配置され、実行は非同期である。先駆けとなった概念として「分散人工知能」や「分散問題解決」がある。
モバイルエージェント [編集]
エージェントのコード自体がその実行状態（コンテキスト）と共に別のプロセッサに移動して、そこで実行を継続する。モバイルエージェントは「モバイルコード」とも呼ばれる。
ファジィエージェント [編集]
ファジィ論理を使用したエージェント。
エージェントではないもの [編集]
エージェントとは何か、あるいは何でないかを述べるのは、あまり有益ではない。しかし、関連する用語と対比させることでその意味が明確化される部分もある。