什么是AI Agent（人工智能体）？

一、定义

AI Agent（人工智能体）是一种能够感知外界、作出决策并执行行动以达成特定目标的智能实体。它既可以作为一个独立运行的软件平台使用，也可以作为一个整合了软硬件资源的整体系统存在。这种智能实体能够独立自主地与外界进行交互。

在一个智能家居系统中举例说明，在智能温控AI Agent具备感知室内温度的能力下（这是对环境信息的感受），当房间内的温度低于设定阈值时（这是一个设定的具体指标），该系统将基于检测到的情况作出启动制热设备的决定，并执行相关操作（这一过程即为系统的运行机制），最终目标是使室内温度维持在一个舒适的范围内（这是一个明确的操作目的）。

二、构成要素

感知模块 这是AI Agent与外界环境交互的第一步。这标志着AI Agent与外界环境的首次接触。它能够采集不同种类的信息，这些信息既可源自传感器（如温度传感器、光线传感器、摄像头等）提供的物理信号，也可源自网络（如网页内容、社交媒体数据等）提供的数字信息。这些信息对实现智能行为具有重要意义。例如，在自动驾驶领域中，一个典型的AI Agent其感知模块主要由车载摄像头、雷达等设备构成。这些设备负责捕捉道路图像信息以及车辆与障碍物之间的距离数据等关键信息。这些通过感知得到的关键数据构成了后续决策的基础

决策模块 * 决策模块主要负责整理并评估来自感知模块的信息.*

• 它会根据预设的标准程序（如规则、算法或学习模型）生成行动策略.*

• 例如，在棋类游戏中使用的AI代理.*

• 它会基于当前棋局的状态（由感知模块提供），利用搜索算法和评估函数（属于决策核心部分）来决定下一步动作.*

• 这个过程通常涉及对各种可能步法进行综合考量，并最终选择最优方案以实现胜利目标.*

行动模块 * 行动模块依据决策模块生成的战略性指令来负责执行具体的动作序列。这些动作序列既可以涉及物理操作（如工业机器人手臂的移动、机械臂的操作等），也可以包含虚拟操作（如软件系统中的数据更新、通信信息传递等）。

• 比如在自动化生产线上, 行动模块会按照决策模块发出的操作指令, 负责控制机器人的各个关节, 实现零件抓取、装配以及质量检测等多个环节的具体执行任务。

三、类型

反应式Agent 这种类型的AI Agent基于简单的规则回应当前环境状态。它不具备记忆功能或对历史环境状态的感知能力，并仅根据当前的感知输入决定行动。例如，在火灾报警系统中使用一种简单的AI Agent时，在烟雾传感器检测到烟雾浓度超过预设阈值后会立即触发报警装置。这种AI Agent不会考虑之前的误报或其他相关因素，并仅针对当前的烟雾情况进行反应。

基于模型构建内部认知机制 * 这类智能体不仅具备感知当前环境状态的能力，并且能够通过内部机制预判环境变化及其行动后果。

• 例如，在物流仓库管理系统中，其可以通过建立货物存储位置与库存数量关联关系实现动态管理。当系统接收到一批货物出库指令时，在完成出库操作后还会根据该模型确定最优机器人路径以完成后续搬运任务

Learning-based Agents *Learning-based agents possess the ability to enhance their behavior through experience. They can employ supervised learning, unsupervised learning, or reinforcement learning techniques from the domain of machine learning to achieve this improvement.

• For instance, a recommendation system AI agent can utilize users' historical purchase data (labeled data samples in supervised learning) to understand user preferences and thereby continuously refine recommendation strategies, ultimately providing tailored product suggestions that align closely with individual interests. Alternatively, an AI agent engaged in gaming can leverage reinforcement learning by adapting its strategies based on game feedback mechanisms (such as scores or victory indicators), aiming to optimize gameplay performance through this adaptive process.