مدلسازی عامل بنیان
امروزه عامل‌های هوشمند به‌طور وسیعی در پروژه‌های عملیاتی و تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. موسسات و شرکت‌هایی مانند IBM، دایملر کراسلر، وزارت دفاع آمریکا و ناسا به‌طور موفقیت‌آمیزی از سیستم‌های مبتنی بر عامل استفاده می‌کنند و بکارگیری عامل‌ها رفته رفته به یک موضوع حیاتی در فرایندهای توزیع شده و غیر متمرکز تبدیل شده‌است. تمامی این تلاش‌ها را می‌توان به ۴ گروه زیر طبقه‌بندی کرد. مدلسازی عامل بنیان (ABM) یک روش مناسب برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده اقتصادی، اجتماعی و به‌طور کلی سیستم‌های پیچیده‌است. این روش مکمل و بسط روش‌های اقتصادسنجی است که تعاملات میان عامل‌های سیستم و سازگاری در سیستم را ترکیب می‌کند. از آنجا که ABM مطالعه واحدهای فردی را ممکن می‌کند، ناهمگنی در میان عامل‌های سیستم ایجاد می‌شود.
یادگیری اکشن مدل
یادگیری مدل عمل یا یادگیری اکشن مدل بخشی از یادگیری ماشینی است که مربوط به ایجاد و اصلاح دانش در مورد اثرات و پیش‌شرط‌های اعمالی است که می‌تواند در محیط خود اجرا شود. این دانش معمولاً در زبان توصیف عمل مبتنی بر منطق نمایش داده می‌شود و به عنوان ورودی برای برنامه ریزان خودکار استفاده می‌شود. یادگیری مدل‌های عمل زمانی اهمیت دارد که اهداف تغییر کنند. زمانی که یک نماینده مدت زمانی عمل می‌کند، می‌تواند از دانش خود در مورد اقدامات در حوزه برای تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده کند؛ بنابراین مدل‌های عملی یادگیری از یادگیری تقویتی متفاوت هستند. این کار به استدلال در مورد اقدامات به جای کارآزمایی‌های پرهزینه در جهان، می‌پردازد. یادگیری مدل عمل شکلی از استدلال استقرایی است، که در آن دانش جدید براساس مشاهدات تولید می‌شود. این تفاوت با یادگیری نظارت شده‌استاندارد که در آن زوج‌های ورودی / خروجی صحیح ارائه نمی‌شود، و نه مدل‌های عمل غیر دقیق به صراحت تصحیح می‌شوند. انگیزه معمول برای یادگیری مدل عملی این است که توصیف دستی مدل‌های عملی برای برنامه ریزان اغلب کار سخت، وقت گیر و همراه با خطایی است.