Для того чтобы перевести весь этот проект на конкретную почву, вернемся к примеру автоматизированного такси. Производительный компонент состоит из той коллекции знаний и процедур, которая применяется водителем такси при выборе им действий по вождению. Водитель такси с помощью этого производительного компонента выезжает на дорогу и ведет свою машину. Критик наблюдает за миром и в ходе этого передает соответствующую информацию обучающему компоненту. Например, после того как такси быстро выполняет поворот налево, пересекая три полосы движения, критик замечает, какие шокирующие выражения используют другие водители. На основании этого опыта обучающий компонент способен сформулировать правило, которое гласит, что это — недопустимое действие, а производительный компонент модифицируется путем установки нового правила. Генератор проблем может определить некоторые области поведения, требующие усовершенствования, и предложить эксперименты, такие как проверка тормозов на разных дорожных покрытиях и при различных условиях.

Обучающий компонент может вносить изменения в любой из компонентов "знаний", показанных на схемах агентов (см. рис. 2.3-2.6). В простейших случаях обучение будет осуществляться непосредственно на основании последовательности актов восприятия. Наблюдение за парами последовательных состояний среды позволяет агенту освоить информацию о том, "как изменяется мир", а наблюдение за результатами своих действий может дать агенту возможность узнать, "какое влияние оказывают мои действия". Например, после того как водитель такси приложит определенное тормозное давление во время езды по мокрой дороге, он вскоре узнает, какое снижение скорости фактически было достигнуто. Очевидно, что эти две задачи обучения становятся более сложными, если среда наблюдаема лишь частично.