- AI-Agents
- 智能体相关概念：
- 感知能力
- 决策能力
- 行动能力
- 自主性
- 学习和适应
- 目标导向
- 环境互动
- 智能体分类：
- 1. 简单反应型智能体（Simple Reflex Agents）：
- 2. 基于模型的反应型智能体（Model-Based Reflex Agents）：
- 3. 基于目标的反应型智能体（Goal-Based Reflex Agents）：
- 4. 基于效用的反应型智能体（Utility-Based Reflex Agents）：
- 5. 学习智能体（Learning Agents）：
- 智能体架构：
- 1. 反应式系统（Reactive Systems）
- 2. 基于模型的反射系统（Model-Based Reflex Systems）
- 3. 基于目标的系统（Goal-Based Systems）
- 4. 基于效用的系统（Utility-Based Systems）
- 5. 混合系统（Hybrid Systems）
- 6. 分层系统（Layered Systems）
- 7. 代理通信系统（Agent Communication Systems）
- 智能体的决策理论：
- 决策过程的基本概念
- 决策理论的主要方法
- 决策过程中的挑战
- 决策理论的应用
- 知识库动态
AI-Agents
AI-Agents
在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。
智能体相关概念：
感知能力
智能体能够通过传感器或直接与环境交互来获取信息。这些信息可以是外部世界的观察结果，也可以是内部状态的反馈。感知能力使智能体能够了解其所处环境的当前状况。
决策能力
智能体不仅能够感知环境，还能够根据感知到的信息做出决策。这些决策通常基于某种形式的内部逻辑或算法，如规则、概率模型、优化函数或学习模型。
行动能力
智能体能够通过执行器或直接与环境交互来实施行动。行动是智能体对决策的响应，目的是实现其目标或改善其状态。
自主性
智能体具有自主性，意味着它能够独立地做出决策和行动，而不需要外部实体的直接控制。自主性是智能体能够自我管理行为的关键特征。
学习和适应
许多智能体具有学习能力，可以通过经验改进其行为。这种学习可以是显式的，如通过强化学习算法来优化策略，也可以是隐式的，如通过适应性算法来调整参数。
目标导向
智能体通常被设计为追求特定目标或完成特定任务。这些目标可以是简单的，如导航到特定位置，也可以是复杂的，如赢得游戏或优化资源分配。
环境互动
智能体与其环境之间存在持续的互动。智能体通过感知环境状态，做出决策并采取行动，而这些行动又会改变环境状态，形成一个动态的循环。
智能体分类：
1.
简单反应型智能体（Simple Reflex Agents）：
这类智能体根据当前感知到的环境状态选择动作。它们没有内部状态，也不保留过去的历史信息。
2.
基于模型的反应型智能体（Model-Based Reflex Agents）：
与简单反应型智能体不同，这类智能体拥有一定的内部状态，能够根据历史信息和当前状态来做出更复杂的决策。
3.
基于目标的反应型智能体（Goal-Based Reflex Agents）：
这类智能体不仅考虑当前状态和历史信息，还会考虑长期目标，并根据目标来选择动作。
4.
基于效用的反应型智能体（Utility-Based Reflex Agents）：
除了考虑目标，这类智能体还会评估不同动作的效用（或价值），并选择效用最大化的动作。