（4）目標指向型エージェント
その次に登場するのは「（4）目標指向型エージェント」（goal-based agent）で、検索と計画を用いて目標達成のためのアクションを見つけ、異なる未来の可能性を比較できる。柔軟な意思決定が可能になるが、目標の指定が必要であり、内蔵されたユーティリティや学習機能はない。
（5）実用型エージェント
その上位に位置するのが「（5）実用型エージェント」（utility-based agent）である。このエージェントは、ルールベースのシステム内で異なる基準を比較し、相反する目標間で合理的なトレードオフを行い、期待される効用を最大化するアクションを選択できる。このタイプのエージェントは、目標指向型エージェントよりも洗練された意思決定を行うため、複雑で不確実な環境に適している。
（6）探索学習型エージェント
その次に「（6）探索学習型エージェント」（learning agent）が登場する。このエージェントは、名前の通り学習する能力を持つ。
（7）合理的エージェント
そして最上級に位置するのが「（7）合理的エージェント」（rational agent）である。合理的エージェントは以下の特徴を持つ：
・パフォーマンス指標を最大化するために行動する
・利用可能な知識、目標、および好みを使用する
・すべての前述のエージェントタイプを統合できる
・不確実性と複雑性の下で最適に動作する
端的にいえば、合理的エージェントは他のエージェントよりも多くのことをこなす。
さらに、会話型エージェントや、コーディング機能を内蔵した開発者エージェントなど、異なる機能を持つエージェントも存在する。あるモデルが複雑なプログラミング問題を他の開発者エージェントに渡し、プログラミングが完了した後に再び会話型エージェントに戻すといった連携も可能だ。
