AI Agent处理多个变量主要是通过其内置的算法和模型来实现的。这些算法和模型可以根据大量的输入数据（包括多个变量）进行学习和训练，从而理解变量之间的关系，并根据这些关系做出决策或预测。

具体来说，AI Agent可能会使用诸如决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法，这些算法可以处理高维度的数据，并找出数据中的模式。在处理多个变量时，这些算法会考虑所有相关的变量，并根据它们的重要性和影响进行加权处理。

此外，AI Agent还可以通过深度学习模型来处理复杂的、非线性的关系。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等，可以学习并表示出数据中的深层结构，这对于处理包含许多相互关联的变量的任务非常有用。

AI Agent通过结合各种机器学习算法和深度学习模型，可以有效地处理包含多个变量的复杂任务。然而，这也需要大量的数据和计算资源，以及专业的知识和技能来进行模型的设计、训练和调优。