什么是AI代理？

在人工智能（AI）领域，代理是指可以感知其环境并采取行动实现特定目标的自治实体。这些智能代理有各种类型，每种都具有不同的特征和功能。了解这些类型的AI代理对于优化其性能并产生更好的动作至关重要。

在本文中，我们将深入研究AI代理的不同类别并探索其功能和实现。

AI代理的类型

1.简单的反射剂

简单的反射剂是最基本的AI代理类型。他们遵循预定义的规则，根据当前情况做出决定，而无需考虑过去的经验或未来的影响。这些代理适合具有稳定规则和直接行动的环境，因为它们的行为纯粹是反应性的，并且对立即的环境变化有反应。

它如何工作？

一个简单的反射代理根据条件行动规则进行操作，指定在给定情况下采取的适当措施。

示例

如果客户的消息包含相关关键字，则使用预定义的消息响应的自动化客户支持系统，该系统包含密码重置指令。

简单反射剂的优势

• 易于设计和实施最少的计算资源。
• 提供对环境变化的实时响应。
• 当传感器和规则精心设计时，高度可靠。

简单反射剂的限制

• 1。如果输入传感器或规则有故障，则容易出错。
• 2。缺乏记忆或状态，将其适用于特定任务的适用性。
• 3。无法处理部分可观察性或适应新情况。

2.基于模型的反射剂

基于模型的反射代理人考虑了当前的感知和内部状态，代表了环境的不可观察方面。他们根据世界如何独立发展以及他们的行动如何影响世界。基于模型的反射剂的一种变体是基于警告的基于模型的反射剂，该反射剂在执行之前考虑了可能的动作后果。

它如何工作？

基于模型的反射代理遵守条件行动规则并使用其内部状态在决策过程中评估条件。

示例

Amazon Bedrock，一项使用基础模型模拟操作并做出明智的决策以进行有效计划和优化的服务。

基于模型的反射剂的优势

• 1。基于他们对世界的理解，快速有效的决策。
• 2。通过构建世界内部模型，可以更好地做出准确的决策。
• 3。通过更新其内部模型，更适合环境变化。

基于模型的反射剂的缺点

• 计算上昂贵，需要经常更新模型。
• 可能无法有效捕获现实环境的复杂性。

3.基于目标的代理

基于目标的代理使用来自其环境的信息来实现特定的目标。他们采用搜索算法在给定环境中找到实现其目标的最有效途径。这些代理也称为基于规则的代理，因为它们遵循预定义的规则以根据某些条件完成任务。

它如何工作？

基于目标的代理商选择基于实现目标的计划并使用搜索算法来找到目标的有效路径。

示例

Google Bard，an AI tool的目标是通过选择可帮助用户查找所寻求信息的操作来提供对用户查询的高质量响应。

基于目标的代理的优势

• 易于实现和理解。
• 有效地实现特定目标。
• 非常适合结构化环境和各种应用程序，例如机器人和游戏AI。

基于目标的代理的缺点

• 仅限于一个特定目标，缺乏对不断变化的环境的适应性。
• 对于具有许多变量的复杂任务无效。
• 需要重要的领域知识来定义目标。

4.基于公用事业的代理

基于公用事业的代理基于最大化效用功能或价值做出决策。他们选择具有最高预期效用的动作，这可以衡量结果的良好。这些药物可用于更灵活，更适应地处理复杂和不确定的情况。

它如何工作？

基于公用事业的代理旨在通过基于概率分布和实用程序功能评估预期实用程序来选择导致高效用状态的动作。

示例

人类克劳德（Anthropic Claude），一种AI工具，可以通过使用实用程序功能将代表成功或幸福的数值分配给不同状态的数值来帮助会员最大化其奖励和利益。

基于公用事业的代理的优势

• 处理各种决策问题。
• 从经验中学习并调整决策策略。
• 为决策提供了一个一致和客观的框架。

基于公用事业的代理的缺点

• 需要一个准确的环境模型，如果无法正确实施，则会导致决策错误。
• 计算上昂贵且资源密集的。
• 不考虑道德或道德考虑。

5.学习代理

学习代理是可以从过去的经验中学习并提高其性能的软件代理。他们最初以基本知识的方式行动，并通过机器学习自动调整。学习代理由学习元素，评论家，表现元素和问题生成器组成。

它如何工作？

AI学习代理人遵循基于反馈的观察，学习和行动的循环。他们与环境互动，从反馈中学习并修改其行为以进行将来的互动。

示例

AutoGPT，一种AI计划，对智能手机进行市场研究，分析不同品牌的优缺点，并根据用户查询生成详细的报告。

学习剂的优势

• 根据AI决定将想法转换为行动。
• 按照口语说明并执行任务。
• 随着时间的推移而进化并改善。

学习剂的缺点

• 容易出现偏见或不正确的决策。
• 高发展和维护成本。
• 依赖大量数据。

6.分层代理

层次剂是在层次结构中构成的，高级代理监督下层代理。他们在协调和优先级的多个任务和子任务方面表现出色，使其在机器人技术，制造和运输等各种应用中都有用。

它如何工作？

层次代理在具有不同级别的结构化层次结构中组织任务。高级代理商将目标监督和分解为较小的任务，而低级代理执行这些任务并提供进度报告。

示例

unipi by Google是一种使用文本和视频作为通用接口的AI代理，使其能够在各种环境中学习各种任务。

分层剂的优势

• 通过避免重复的努力来效率。
• 增强了沟通和清晰的权威。
• 等级强化学习（HRL）改善了决策。

分层剂的缺点

• 使用层次结构解决问题的复杂性。
• 固定的层次结构限制了适应性。
• 瓶颈和延误在自上而下的控制流中。
• 培训和验证方面的挑战。

结论

AI agents在人工智能中起着至关重要的作用，它们的各种类型具有独特的功能和能力。简单的反射剂具有反应性并遵循预定义的规则，而基于模型的代理使用内部模型来做出决策。基于目标的代理旨在实现特定目标，而基于公用事业的代理最大化实用性值。

学习代理通过经验改善其性能，并在结构化层次结构中协调任务。了解这些代理类型可以使AI开发人员为各种应用选择最合适的方法，并在快速发展的技术景观中优化AI性能。