人工智能软件可以根据不同的分类标准进行划分，以下是一些主要的分类方式：

按功能与目标分类

反应式Agent：仅根据当前输入做出响应，无内部状态或长期记忆，如基于规则的简单系统。

目标导向Agent：具有明确目标，通过规划与推理实现目标，如路径规划、代码copilot。

效用驱动Agent：基于效用函数评估不同行为的收益，选择最优解，如资源分配系统。

认知型Agent：具备复杂推理、知识存储和自主学习能力，如具备常识推理的AI系统。

按智能水平分类

简单规则型：依赖预定义规则，如聊天机器人中的关键词匹配。

弱人工智能（Narrow AI）：专注于特定任务，如语音助手、推荐系统。

强人工智能（AGI, Artificial General Intelligence）：具备通用人类智能（尚未实现）。

超级智能（Superintelligent AI）：超越人类智能（理论阶段）。

按学习方式分类

监督学习Agent：基于标注数据训练，如图像分类模型。

无监督学习Agent：通过数据内在模式学习，如聚类分析。

强化学习Agent：通过环境反馈优化策略，如游戏AI AlphaGo。

模仿学习Agent：模仿人类行为，如自动驾驶模仿司机操作。

按自主性分类

独立型Agent：能够自主行动和决策。

协作型Agent：与其他Agent或系统协作完成任务。

按应用领域分类

机器学习框架：如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn。

自然语言处理（NLP）工具：如ChatGPT、DialoGPT。

计算机视觉软件：如OpenCV。

机器人和自动化平台：如微软小娜、百度小度机器人、蚂蚁智能。

智能助手和聊天机器人：如微软小娜、百度小度机器人、蚂蚁智能。

AI平台和服务：提供AI技术支持和服务的平台。

按生成式与决策式分类

生成式AI：通过大量数据的学习，生成新的、符合要求的内容，如文本、图片、语音、视频生成等，如ChatGPT。

决策式AI：通过模拟人类决策过程，帮助决策者进行科学、合理、有效的决策，如推荐系统、自动驾驶、智能机器人等。

这些分类方式并不是互斥的，一个AI软件可能同时属于多个分类。例如，TensorFlow既是一个机器学习框架，也可以用于生成式AI任务。