Teadmiste tase on tehisintellekti kasutava süsteemi käitumise ratsionaalne alus. Sellised agentidena tuntud süsteemid vajavad teadmisi maailma kohta järelduste tegemiseks ja konkreetsetele juhistele reageerimiseks. Selliste süsteemide väljatöötamisel saavad programmeerijad sisse kodeerida nii teadmised kui ka oskuse omandada aja jooksul rohkem ümbritsevat keskkonda vaadeldes ja uurides.
Tehisintellekti teadlased pakkusid välja teadmiste taseme mudeli 1980. aastatel, kui nad hakkasid oma õpingutes tegelema keerukamate agentidega. Teema on olnud tehisintelligentsete süsteemide komponentide määratlemisest huvitatud inimeste seas edasise uurimise ja arutelu teema. Selliste süsteemide toimimise mõistmine võib aidata inimestel aja jooksul paremaid kodeerida.
See asub sümboli tasemest kõrgemal, mis on süsteemi toimimise toetamiseks kasutatud mehaaniline alus. Teadmiste tasemel on agendil loogilise teabe teek, mida ta saab kasutada koos selle teabe kasutamise eesmärkidega. Kui süsteem näib käituvat ratsionaalselt, isegi kui vastus on vale või mõttetu, kasutab see oma teadmiste taset. Näiteks võib agendil olla valeteavet, mis näitab, et kaks pluss kaks võrdub viiega. Kui küsida, mis on kaks pluss kaks, vastab see viis, mis näitab, et tal on eesmärk sellele küsimusele vastata ja ta kasutab selle saavutamiseks olemasolevaid teadmisi.
Teadmiste taseme kodeerimine võib võtta aega ja võib hõlmata silumist, et eemaldada vale, vastuoluline või segane teave. Mida keerukam on tehisintellekt, seda suurem on teadmiste tase ja seda rohkem võimalusi tal on talletatava teabe rakendamiseks. See on sageli kodeeritud lausete komplekti, mida süsteem saab vastuseks viipale loogilises testimises kasutada. Näiteks võib keemilist protsessi juhtival ainel olla lause, mis ütleb, et kui temperatuur tõuseb üle teatud taseme, peab ta õnnetuse vältimiseks võtma meetmeid protsessiseadmete jahutamiseks.
Tehisintellekti käsitlevates uuringutes vaadeldakse nii selliste süsteemide ülesehitamist kui ka seda, kuidas nad oma keskkonnale reageerivad. Teadmiste tasemel saavad kasutajad süsteemiga suhelda, et näha, kui hästi see oli programmeeritud. Lünkad teabes ja võimetus õppida on märgid sellest, et agent ei ole piisavalt paindlik, et aja jooksul kohaneda. Süsteemid, mis võivad teha keerulisi järeldusi, eriti kui need võivad hõlmata loogilisi hüppeid, on võimsamad ja võivad olla kasutatavad rohkemates seadetes.