En autonom agent utför funktioner inom en miljö för att uppnå specifika mål, utan att bli instruerad att göra det. Vissa datorprogram fungerar som autonoma agenter, liksom avancerad robotik, exempel på artificiellt liv och datavirus. Många forskare utför arbete inom detta område för att utveckla en djupare förståelse för agenter och deras potentiella kapacitet såväl som applikationer. Facktidskrifter och årliga konferenser tillhandahåller ett utbyte så att människor kan dela information och forskningsresultat.
Att skilja mellan en autonom agent och datorprogram kan vara utmanande. I vissa fall finns det överlappning och linjerna i definitionen kan suddas ut. Generellt är det nödvändigt för en agent att kunna använda resonemang för att interagera med ett system. Detta inkluderar förmågan att känna av information, bearbeta den och i vissa fall manipulera den. En autonom agent måste också agera målmedvetet för att uppnå ett visst mål.
Ett exempel på en autonom agent inom mjukvara kan vara något som liknar ett program för supply chain management. Programmet tittar på aspekter av försörjningskedjan och kan engagera sig i aktiviteter som att beställa och flytta förnödenheter, schemalägga personal och beställa lastbilar. Alla dessa aktiviteter underlättar ett större mål att hålla leverantörskedjan i rörelse på ett organiserat sätt. Detta skiljer sig från ett automatiserat system som kan reagera förenklat; kanske beställer den nya förnödenheter när en fabrik börjar ta slut, till exempel som svar på en trigger i programmeringen.
Flera agenter kan agera inom ett enda system och kan vara samarbetsvilliga eller oberoende av varandra. Inom robotteknik kan interaktioner mellan autonoma agenter vara viktiga. De kan använda sensorer för att fånga upp visuell input, ljud och annan input från omgivningen. Denna information kan koordineras över hela systemet för att slutföra uppgifter som att greppa och manipulera föremål. System kan också lära av sina erfarenheter för att utveckla mer förfinade funktioner och arbeta med varandra för att uppnå mål.
Tillämpningar för denna forskning är särskilt viktiga inom områden som artificiellt liv, utvecklingen av komplex robotik och avancerade datorprogram. En verkligt autonom agent kräver inte styrning från en extern källa som en programmerare eller ett annat verktyg, och kan utföra komplexa uppgifter. Automatisering av detta slag kan spara arbetstimmar, eftersom programmet kanske kan slutföra aktiviteter effektivt utan att involvera arbetare. Automatiserad medicinsk fakturering, till exempel, genererar räkningar och dokumentation utan att en erfaren personal behöver hantera denna uppgift.