1. За архітектурою побудови агентів і їх властивостями:

- розсудливий агент – спроможний робить висновки і навчатися, має чітку модель світу, власну базу знань і механізми логічного виведення нових знань;

- реагуючий (реактивний) агент – спроможний аналізувати до- і після- умови активації своїх модулів, у відповідь на зміни в зовнішньому оточенні;

- гібридна агентна архітектура – в якій одна з підсистем – розсудлива (розробляє плани і приймає рішення), інша – реактивна (діє за планом, реагує на події).

2. За функціональним призначенням:

- інтерфейсні агенти, які взаємодіють з користувачами;

- задачні агенти, що призначені до рішення певних задач;

- інформаційні агенти, - безпосередньо працюють з джерелами даних.

3. За здатністю до мобільності:

- стаціонарні (локальні) агенти, працюють на стороні клієнта або на стороні сервера;

- мобільні (розподілені) агенти, повністю автономні, здатні переміщуватися від сервера до сервера у пошуках інформації і нести в собі інформацію про свій стан.

Стаціонарні (anchored) агенти працюють в основному на стороні клієнта або на стороні сервера. Прикладами такого підходу можуть служити клієнтські утілити компаній AgentSoft і Autonomy. Ці програми працюють з браузером і автоматизують сеанси перегляду. Безумовно, ці клієнти взаємодіють з Web-серверами: адже саме там проводиться пошук. Однак вони в тому або іншому ступені прив'язані до клієнтської машини. Інтелектуальні засоби для Web-сторінок, побудованих з застосуванням агентних технологій, містяться на серверній стороні.

Мобільні (mobile) агенти відносяться до більш досконалої і багатообіцяючої категорії продуктів. Такі агенти нагадують деякий різновид програмних роботів, що здатні самостійно переміщатися від сервера до сервера в пошуках потрібної інформації. Ці програми несуть в собі інформацію про власний стан, тобто цілком автономні. Для того щоб цей підхід знайшов застосування в Internet необхідно, щоб сервери забезпечували надійне і безпечне функціонування мобільних агентів. В умовах відсутності широко визнаних стандартів неможливо реалізувати жоден з засобів переміщення агентів між серверами.

Інтерфейсні агенти запропоновані Pattie Maes у 1994 році. Інтерфейсний агент має забезпечувати допомогу через контроль дій користувача, вивчати "short cuts" та пропонувати найкращі шляхи виконання задачі. Інтерфейсний агент повинен добре знати особливості середовища функціонування для того, щоб забезпечити адекватну підтримку. Для забезпечення персоналізованої допомоги інтерфейсний агент повинен безперервно моделювати свого користувача. Крім того, інтерфейсний агент повинен розуміти суть задач, які користувач намагається розв'язати. Інакше кажучи, агент повинен мати глибоку модель користувача. Таким чином, інтерфейсний агент повинен мати чотири моделі знань:

1. знання предметної області застосування;

2. модель користувача;

3. стратегії допомоги;

4. каталог типових проблем користувача, що можуть виникнути в цьому середовищі.

При створенні модулів знань інтерфейсного агенту виникає питання складності, а саме: якщо агент буде мати спрощену модель предметної області та задачі, то його призначення буде поставлено під питання, але якщо він матиме складну модель, то чи не перешкодить це її обробці та чи не стане така модель спрямована на занадто вузький круг задач? Зрозуміло, що необхідно знайти деякий компроміс.

Серед існуючих інтерфейсних агентів можна виділити наступні.

Фільтр новин USENET - система NEWT тренується на отриманій серії прикладів, що ілюструють статті, які користувач вибрав або не вибрав для читання. Агент після цього починає висловлювати свої припущення користувачу, і одержує відгуки на свої припущення. Мета агента NEWT - привернути увагу користувача до статей того типу, до якого користувач виявив стійкий інтерес. Схожі ідеї реалізовані в інтелектуальних помічниках адміністратора, що прогнозують дії, і виконують рутинні адміністративні процедури.

Softbot (Software robot) - інтелектуальний інтерфейсний агент, створений для взаємодії з широким спектром ресурсів мережі Internet. Цей агент забезпечує інтеграцію і інтерфейс з мережею Internet, динамічно вибирає засоби для виклику, а також їхню послідовність. Softbot має засоби для обробки неповноти на основі опитування всіх можливих джерел і тільки потім робить висновок про повноту / неповноту своїх знань. Також Softbot може обробляти двозначність в запиті користувача: він запитує додаткову інформацію від користувача або грунтується на своїх внутрішніх інформаційних ресурсах.