Agent智能体可以根据其特性和功能进行分类。以下是一些常见的Agent智能体类型：

自主Agent：这类Agent智能体具有自主决策和执行任务的能力。它们可以根据感知到的环境信息，自主制定行动计划，并执行相应的动作。自主Agent通常具有较高的自治性和适应性，能够在动态变化的环境中独立工作。

多Agent系统：多Agent系统由多个Agent智能体组成，这些Agent之间可以进行通信和协作，共同完成复杂的任务。多Agent系统通过分布式处理和协同工作，可以提高整体的问题求解能力和效率。每个Agent在系统中扮演不同的角色，具有不同的专长和职责。

学习型Agent：学习型Agent智能体具有学习能力，可以根据经验不断改进自身的行为和决策策略。它们通过与环境的交互，获取反馈信息，并利用学习算法更新自身的知识库和决策模型。学习型Agent能够逐渐适应新环境和新任务，提高自身的性能和智能水平。

基于规则的Agent：基于规则的Agent智能体根据预定义的规则集进行决策和行动。这些规则描述了在不同情况下应采取的行为或策略。基于规则的Agent通常适用于具有明确规则和约束的场景，如业务流程自动化、游戏AI等。

混合型Agent：混合型Agent智能体结合了多种不同类型的Agent特性。它们可能同时具有自主决策、学习能力、基于规则的行为等多个方面的功能。混合型Agent可以根据具体任务和环境的需求，灵活调整自身的行为和策略。

以上分类并不是绝对的，Agent智能体的类型可能因具体应用场景和需求而有所不同。在实际应用中，可以根据任务的特点和要求选择合适的Agent类型或组合多种类型来实现所需的功能。