Agente come risolutore di problemi

Si considera inizialmente un agente che opera in ambiente statico, osservabile, discreto e deterministico. Esso deve massimizzare la sua misura di prestazione e questo viene reso più semplice se fissiamo un obiettivo da raggiungere, che consiste in un insieme di stati del mondo. L'agente allora dovrà ricercare una sequenza di stati, detti soluzione, che lo portino a soddisfare l'obiettivo. Per trovare la soluzione bisogna formulare in modo corretto il problema considerato dall'agente intelligente definendo:

• lo spazio degli stati il quale consiste in un grafo i cui nodi sono gli stati e gli archi sono le azioni. Lo spazion degli stati è a sua volta definito da:
• lo stato iniziale in cui si trova l'agente;
• la funzione successore: funzione che dato uno stato del problema, restituisce un insieme di coppie {, };
• il test obiettivo distingue gli stati di goal (o stati obiettivo) elencandoli esplicitamente o esprimendo una condizione che deve valere per tali stati;
• il costo di cammino: funzione che dato un cammino restituisce il costo associato, sommando il costo di passo relativo ad  ogni azione eseguita

 In questa ottica la soluzione è vista come un cammino dallo stato iniziale allo stato obiettivo, e la soluzione ottima è quella a costo di cammino minore.

Si nota come, la formulazione di un problema  è il risultato di un processo di astrazione tramite il quale vengono tralasciati dettagli non necessari per il raggiungimento dell'obiettivo. Più in generale un problema può essere descritto in modi differenti; per ottenere una buona formulazione si deve limitare il numero degli stati cercando di includere per quanto possibile, le regole dell'ambiente, nella funzione successore.