AI 智能体的类型

人工智能(AI) 改变了机器与世界互动的方式，使它们能够智能地感知、推理和行动。许多 AI 系统的核心是智能体，它们是根据环境做出决策和执行任务的自主实体。

这些智能体可以是简单的基于规则的系统，也可以是能随着时间的推移进行适应和改进的由大语言模型 (LLM) 驱动的高级学习系统。

AI 智能体的分类依据是它们的智能水平、决策过程以及它们如何与环境交互以实现预期结果。一些智能体纯粹按照预定义的规则运作，而另一些智能体则使用学习算法来完善自己的行为。

AI 智能体主要有 5 种类型：简单反射型智能体、基于模型的反射智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体和学习型智能体。从基本的自动化系统到适应性很强的 AI 模型，每种类型都有独特的优势和应用程序。

所有 5 种类型都可以作为多智能体系统的一部分一起部署，每个智能体都专门负责处理它们最擅长的任务部分。

简单反射智能体是最基本的 AI 智能体类型，旨在根据对环境条件的直接响应运行。这些智能体遵循预定义的规则（称为条件操作规则）来做出决策，而无需考虑过去的经验或未来的后果。

反射型智能体通过传感器应用当前对环境的感知，并根据一组固定的规则采取行动。

例如，恒温器是一种简单反射智能体，会在温度降至特定阈值以下时打开取暖器，并在达到所需温度时将其关闭。同样，自动交通灯系统根据交通传感器输入改变信号灯，但不会记住过去的状态。

简单反射型智能体在结构化且可预测、规则明确定义的环境中效果最佳。然而，在需要记忆、学习或长期规划的动态或复杂场景中，它们往往表现不佳。

由于它们不存储过去的信息，如果预定义的规则不足以应对新的情况，就可能反复犯同样的错误。

基于模型的反射智能体是简单反射智能体的高级版本。虽然它仍然依赖于条件-行动规则来做出决策，但也包含了一个世界的内部模型。该模型可帮助智能体跟踪环境的当前状态，并了解过去的交互对环境可能产生的影响，从而做出更明智的决策。

与仅对当前感觉输入做出反应的简单反射智能体不同，基于模型的反射智能体使用其内部模型来推理环境的动态并做出相应的决策。

例如，一个机器人在房间里导航时，可能不会只对当前路径上的障碍物做出反应，还会考虑它之前的动作和已经经过的障碍物的位置。

这种跟踪过去状态的能力使基于模型的反射智能体能够在部分可观察的环境中更有效地运行。它们可以处理需要记住上下文并用于未来决策的情况，使它们比简单的智能体更具适应能力。

然而，虽然基于模型的智能体提高了灵活性，但它们仍然缺乏在动态环境中解决真正复杂问题所需的高级推理或学习能力。

基于目标的反射智能体通过采用积极主动、以目标为导向的方法来解决问题，从而扩展了简单反射智能体的功能。

与按照预定规则对环境刺激做出反应的反射型智能体不同，基于目标的智能体会考虑自己的最终目标，并利用规划和推理来选择适当行动，使自己逐渐向目标迈进。

这些智能体通过设定一个具体目标来运作，从而引导其行动。它们会评估不同的可能行动，并选择最有可能帮助它们实现目标的行动。

例如，设计用于在建筑物中导航的机器人的目标可能是到达特定房间。它不是仅仅对当前的障碍做出反应，而是根据对可用选择的逻辑评估，规划一条尽量减少绕行并避开已知障碍的路径。

目标型智能体具备推理能力，相比更简单的反射型智能体，它能够以更强的前瞻性采取行动。它会考虑未来的状态以及这些状态对实现目标的潜在影响。

然而，与更高级的类型相比，目标型智能体的复杂性仍然相对有限，因为它们通常依赖预先编写的策略或决策树来评估目标。

基于目标的反射型智能体广泛用于机器人、自动驾驶汽车和复杂的模拟系统，在这些系统中，实现明确的目标至关重要，但实时适应和决策也是必要的。

基于效用的反射智能体超越了简单的目标达成，通过使用效用函数来评估和选择能够最大化整体收益的操作。

基于目标的智能体根据是否实现特定目标来选择行动，而基于效用的智能体会考虑一系列可能的结果并为每种结果分配效用值，从而帮助它们确定最优的行动方案。这样可以进行更细致的决策，特别是在涉及多个目标或需要权衡取舍的情况下。

例如，自动驾驶汽车在导航时可能会面临在速度、燃油效率和安全性之间做出选择的决定。它不会只以到达目的地为目标，而是会根据效用函数对每个选项进行评估，如尽量缩短旅行时间、尽量提高燃油经济性或确保乘客安全。智能体会选择综合效用得分最高的行动。

电子商务公司可能会使用基于公用事业的智能体来优化定价和推荐产品。该智能体会评估各种选项，例如销售历史记录、客户偏好和库存水平，以便就如何动态定价商品做出明智的决定。

基于效用的反射智能体在动态和复杂的环境中非常有效，在这些环境中，简单的基于二元目标的决策可能还不够。它们有助于平衡相互竞争的目标并适应不断变化的条件，从而确保更智能、更灵活的行为。

然而，创建准确且可靠的效用函数可能具有挑战性，因为它需要仔细考虑多种因素及其对决策结果的影响。

学习型智能体通过适应新的体验和数据来不断提高其性能。与依赖预定义规则或模型的其他 AI 智能体不同，学习型智能体根据环境的反馈不断更新其行为。这使他们能够增强决策能力，并在动态和不确定的情况下表现更好。

学习智能体通常由 4 个主要部分组成：

1. 性能元素：根据知识库做出决策。

2. 学习元素：根据反馈和经验调整和完善智能体的知识。

3. 批评机制：评估智能体的行动并提供反馈，通常以奖励或惩罚的形式。

4. 问题生成器：建议探索性行动，以帮助智能体发现新策略并改进学习。

例如，在强化学习中，智能体可能会探索不同的策略，对于正确的动作获得奖励，而对于错误的动作受到惩罚。随着时间的推移，它会了解哪些行动可以最大化其回报并改进其方法。

学习型智能体非常灵活，能够处理复杂、不断变化的环境。它们在诸如自动驾驶、机器人，以及虚拟助手等应用中十分有用，这些虚拟助手能够在客户支持领域辅助人工客服人员。

从交互中学习的能力使学习型智能体在持久聊天机器人和社交媒体等领域的应用很有价值，在这些领域中自然语言处理 (NLP) 分析用户行为以预测和优化内容推荐。

随着 AI 系统变得越来越复杂，对分层智能体的需求也随之出现。这些智能体旨在将复杂问题分解为更小、可管理的子任务，从而更容易处理现实场景中的复杂问题。较高级别的智能体专注于总体目标，而较低级别的智能体处理更具体的任务。

集成不同类型 AI 智能体的 AI 编排可以构建高度智能且自适应的多智能体系统，能够管理跨多个领域的复杂任务。

这样的系统可以实时运行，响应动态环境，同时根据过去的体验不断提高其性能。

例如，在智能工厂中，智能管理系统可能涉及反射性自主智能体，通过使用预定义规则响应传感器输入，来处理基本自动化。这些智能体有助于确保机械设备对环境变化立即做出反应，例如在检测到安全隐患时关闭传送带。

同时，基于模型的反射智能体维护着世界的内部模型，跟踪机器的内部状态并根据过去的交互调整其运营，例如在故障发生之前识别维护需求。

在更高层次上，基于目标的智能体推进着工厂的具体目标，如优化生产计划或减少浪费。这些智能体对可能采取的行动进行评估，以确定实现目标的最有效方法。

基于效用的智能体通过考虑能源消耗、成本效益和生产速度等多种因素，进一步完善了这一过程，并选择能使预期效用最大化的行动。

最后，学习智能体通过强化学习和机器学习 (ML) 技术不断改进工厂运营。它们分析数据模式，调整 工作流 并提出创新战略以优化制造效率。

通过集成全部 5 种类型的 AI 智能体，这种人工智能驱动的编排增强了决策流程，简化了资源分配并最大限度地减少了人为干预，从而实现更加智能和自主的工业系统。

随着代理式 AI 的持续演化，生成式 AI（gen AI）的进步将增强各个行业 AI 智能体的能力。AI 系统越来越擅长处理复杂的用例和改善客户体验。

无论是在电子商务、医疗保健还是机器人领域，AI 智能体都将优化工作流、自动化流程并使组织能够更快、更有效地解决问题。