Ce travail présente une architecture logicielle concrète dédiée aux besoins et caractéristiques des systèmes d'Intelligence Ambiante (AmI). Le modèle comportemental proposé, appelé Higher-order Agent (HoA), capture simultanément l'évolution de l'état mental de l'agent ainsi que l'état de son plan d'actions. Les expressions du plan sont écrites et composées en utilisant un langage algébrique formel, nommé AgLOTOS. Les plans sont construits automatiquement et à la volée, comme un système de processus concurrents, déduits des intentions de l'agent et de ses préférences d'exécution. Basé sur une sémantique de plans et d'actions concurrentes, un service de guidance est aussi proposé afin d'assister l'agent dans le choix de ses prochaines exécutions. Cette guidance permet d'améliorer la satisfaction des intentions de l'agent au regard des plans concurrents possibles et en fonction du contexte actuel de l'agent. La "localité" et le "temps" étant considérés comme des informations contextuelles clés dans l'activité de l'agent, nous les prenons en compte au travers de deux fonctions utilitaires originales conçues à partir des expériences des exécutions d'action et pouvant être combinées suivant les préférences stratégiques de l'agent. La structure compositionnelle des expressions AgLOTOS est mise à profit pour permettre des révisions ciblées du plan de l'agent, Les révisions des sous-plans sont donc réalisées automatiquement en fonction des mises à jour apportées aux intentions, tout en maintenant la consistance du comportement de l'agent. Un cas d'étude est développé afin de montrer comment l'agent peut agir, même s'il subit des changements inattendus de son contexte, en fonction de ses expériences passées qui révèlent certains cas d'échecs.