什么是AI Agent（人工智能体）？
什么是AI Agent（人工智能体）？
导读：在当前AI浪潮中，AI Agent（人工智能体）作为实现通用人工智能的重要路径，正受到越来越多的关注。从智能家居到自动驾驶，从游戏AI到工业机器人，AI Agent正在改变我们的生活和工作方式。那么，究竟什么是AI Agent？它由哪些部分组成？有哪些类型？本文将为您一一解答。
一、定义
AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能实体。它可以被看作是一个软件程序或者是一个结合了软件和硬件的系统，能够自主地与外部环境进行交互。
例如，在一个智能家居系统中，智能温控AI Agent可以感知室内的温度（这是对环境的感知），当温度低于设定值时，它会做出打开暖气的决策并执行这个行动，从而实现将室内温度维持在舒适范围这个目标。
二、构成要素
1. 感知模块
这是AI Agent与外界环境交互的第一步。它能够收集各种类型的数据，这些数据可以是来自传感器（如温度传感器、光线传感器、摄像头等）的物理信号，也可以是来自网络（如网页内容、社交媒体数据等）的数字信息。
以自动驾驶为例，其感知模块包括车载摄像头、雷达等设备。摄像头可以捕捉道路的图像信息，雷达可以检测车辆与周围障碍物的距离等数据。这些感知到的数据是后续决策的基础。
2. 决策模块
决策模块负责对感知模块收集到的数据进行处理和分析。它会根据预先设定的规则、算法或者通过学习到的模型来生成行动策略。
以棋类游戏AI Agent为例，它会根据当前棋盘的局面（感知模块提供），通过搜索算法和评估函数（决策模块的一部分）来决定下一步棋的走法。这个决策过程可能涉及到对多种可能走法的评估和比较，以选择最有可能实现胜利目标的走法。
3. 行动模块
行动模块根据决策模块生成的策略来执行具体的动作。这些动作可以是物理动作（如机器人的移动、机械臂的操作等），也可以是虚拟动作（如在软件系统中修改数据、发送消息等）。
比如在工业机器人中，行动模块会根据决策模块的指令控制机器人的关节运动，完成诸如零件抓取、装配等任务。
三、类型
1. 反应式Agent
这种类型的AI Agent主要基于简单的规则对当前环境状态做出反应。它没有记忆或者对环境的历史感知，只是单纯地根据当前的感知输入来决定行动。
例如，一个简单的火灾报警AI Agent，当烟雾传感器感知到烟雾浓度超过阈值时，它会立即触发报警装置。它不会考虑之前是否有过误报或者其他相关因素，只是对当前的烟雾情况做出反应。
2. 基于模型的Agent
这类Agent会构建一个关于环境的内部模型。它不仅能够感知环境的当前状态，还能利用这个内部模型来预测环境的变化和行动的后果。
以一个物流仓库管理的AI Agent为例，它可以构建一个仓库货物存储位置和库存数量的模型。当接到一个货物出库的订单时，它会根据这个模型来规划搬运机器人的最佳路径，同时考虑到货物移动后仓库存储布局的变化。
3. 学习型Agent
学习型Agent能够通过经验来改进自己的行为。它可以使用监督学习、无监督学习或者强化学习等机器学习方法来学习。
例如，一个推荐系统AI Agent可以通过用户的历史购买行为（监督学习中的标记数据）来学习用户的偏好，从而不断优化推荐策略，为用户提供更符合其兴趣的商品推荐。或者一个玩游戏的AI Agent可以通过强化学习，根据游戏的奖励机制（如得分、获胜等）来学习如何更好地玩游戏。