生產系統（或生產規則系統）是一個通常用于提供某種形式的人工智能的計算機程序，它主要由一套關于行為的規則組成，但它也包括在系統對世界狀態做出反應時遵循這些規則所必需的機制。這些規則被稱為"生產"，是在自動計劃、專家系統和行動選擇中發現的一種基本表現。生產由兩部分組成：一個感覺的前提條件（或IF語句）和一個行動（或THEN）。如果一個產品的前提條件與世界的當前狀態相匹配，那么這個產品就被稱為被觸發了。如果一個生產的行動被執行了，它就被說成是發射了。一個生產系統還包含一個數據庫，有時被稱為工作存儲器，它保持著關于當前狀態或知識的數據，以及一個規則解釋器。規則解釋器必須提供一種機制，當有多個生產被觸發時，對其進行優先排序。

規則解釋器通常執行一種前向鏈式算法，選擇要執行的制作來滿足當前的目標，這可能包括更新系統的數據或信念。每條規則的條件部分（左手邊或LHS）根據工作存儲器的當前狀態進行測試。在理想化的或面向數據的生產系統中，有一個假設是任何被觸發的條件都應該被執行：隨之而來的行動（右側或RHS）將更新代理的知識，刪除或添加數據到工作存儲器中。當用戶中斷前向鏈式循環時，當執行了一定數量的循環時，當執行了停止的RHS時，或者當沒有規則的LHS為真時，系統會停止處理。相比之下，實時系統和專家系統經常要在相互排斥的產物之間做出選擇----因為行動需要時間，只能采取一種行動，或者（在專家系統的情況下）推薦一種行動。在這類系統中，規則解釋器或推理引擎通過兩個步驟進行循環：將生產規則與數據庫相匹配，然后選擇應用哪些相匹配的規則并執行選定的行動。將生產規則與工作記憶相匹配生產系統在生產規則的條件表達能力方面可能有所不同。因此，收集具有匹配條件的生產規則的模式匹配算法可以從天真--依次嘗試所有規則，在xxx次匹配時停止--到優化，其中規則被編譯成一個相互關聯的條件網絡。后者以RETE算法為例，該算法由CharlesL.Forgy于1974年設計，用于一系列生產系統，稱為OPS，最初由卡耐基梅隆大學開發，在80年代初達到OPS5的頂峰。OPS5可以被看作是生產系統編程的一種成熟的編程語言。

生產系統在最終選擇執行的生產規則時也可能有所不同，或者說是火。前面的匹配算法產生的規則集合被稱為沖突集，選擇過程也被稱為沖突解決策略。在這里，這種策略也可以從簡單的--使用生產規則的編寫順序；為生產規則分配權重或優先級，并對沖突集進行相應的排序--到復雜的--根據生產規則先前被啟動的時間對沖突集進行排序；或根據其RHSs引起的修改程度進行排序。無論實施哪種沖突解決策略，該方法對生產系統的效率和正確性確實至關重要。有些系統只是簡單地解雇所有匹配的生產。

生產系統的用途各不相同，從簡單的字符串重寫規則到人類認知過程的建模，從術語重寫和還原系統到專家系統。一個簡單的字符串改寫生產系統的例子這個例子顯示了一套生產規則，用于從一個不包含符號$和*（用作標記符號）的字母表中反轉一個字符串。P1:$$->*P2:*$->*P3:*x->x*P4:*->null&haltP5:$xy->y$xP6:null->$在這個例子中，生產規則是根據它們在這個生產列表中的順序來選擇測試的。對于每一條規則，輸入的字符串被移動窗口從左到右檢查，以找到與生產規則的LHS相匹配。當找到匹配時，輸入字符串中的匹配子串將被替換成生產規則的RHS。在這個生產系統中，x和y是與輸入字符串字母表的任何字符相匹配的變量。