자율 AI 시스템은 새로운 맥락에서 여러 가능한 행동 경로를 평가해야 한다. 훈련에도 불구하고, 이러한 시스템은 모든 작동 제약 조건을 완전히 충족하는 행동 경로가 없는 시나리오에 직면할 수 있다. 인간의 기대와 가치에 따라 목표를 달성하기 위해, 에이전트는 훈련된 정책을 넘어 후보 행동 경로를 구축, 평가 및 정당화해야 한다. 이는 사전 정책 훈련 외의 맥락적 "지식"을 필요로 한다. 본 논문은 이러한 맥락에서 에이전트 의사 결정에 필요한 요건을 정의하고, 에이전트 목표에 견고하고 인간의 기대에 부합하는 결정을 내리기 위해 필요한 지식 유형을 식별한다. 분석 및 실제 사례 연구를 통해, 복잡한 현실 환경에서 더 적합한 행동 경로를 선택하고 추구하기 위해 에이전트가 규범적, 실용적, 상황적 이해를 어떻게 통합해야 하는지 조사한다.
