反射型エージェントは、現在の入力にのみ基づいて行動を決定する、最も単純なタイプの人工知能エージェントです。

環境からの知覚を受け取ると、その知覚と事前定義された規則の集合を照合し、すぐに対応する行動を出力します。過去の知覚や経験、または環境の長期的な状態に関する情報は一切考慮しません。

このエージェントは、環境が完全に観測可能であり、かつ行動が知覚によって一意に決定されるような、比較的単純なタスクで効果を発揮します。

例えば、ロボット掃除機がセンサーで「壁」を感知した際に、すぐに「方向転換」するというような単純な反応がこれにあたります。知覚と行動の対応付けは「もしXならばYせよ」という形式の条件-行動規則として実装されます。

反射型エージェントの最大の利点は、その実装の単純さと反応の速さです。複雑な推論や長期的な記憶を必要としないため、計算資源の消費も少なくなります。

しかし、その限界も明らかです。環境が部分的にしか観測できない場合や、過去の履歴が現在の最適な行動を決定するために重要な場合には、反射型エージェントは適切に行動できません。

例えば、車の自動運転のように、現在の知覚だけでは不十分で、目的地までの経路や過去の交通状況、前の交差点での行動など、状態の履歴を考慮する必要がある複雑な問題には対応できません。

また、同じ知覚に対して常に同じ行動をとるため、環境にわずかな変化があっても柔軟に対応することが難しく、「無限ループ」に陥る可能性もあります。

そのため、より複雑なタスクには、状態を内部で追跡する「モデルベース型エージェント」など、より高度なエージェント設計が必要になります。