Agent 開發進階路線
基礎功能開發
- 環境感知與數據采集：傳感器集成、數據預處理（濾波、歸一化）、多模態數據融合
- 簡單規則引擎：基于if-then的邏輯決策樹、狀態機實現基礎行為控制
- 基礎交互能力：語音識別/TTS集成、基礎對話管理（有限狀態自動機）
模塊化能力構建
- 功能解耦設計：消息總線架構（ROS/RabbitMQ）、微服務化能力組件
- 認知能力增強：意圖識別（BERT/GPT微調）、實體抽取（CRF/SpaCy）
- 記憶系統實現：向量數據庫（FAISS/Pinecone）、時序數據庫（InfluxDB）
學習能力引入
- 監督學習應用：行為克隆（Behavioral Cloning）、Dagger算法
- 強化學習基礎：Q-Learning/Policy Gradient在離散動作空間的應用
- 模仿學習實現：GAIL框架、逆強化學習（IRL）
自主決策系統
- 分層決策架構：HTN規劃器、行為樹（Behavior Tree）擴展
- 不確定性處理：貝葉斯網絡、部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）
- 多Agent協同：博弈論應用（Nash均衡）、聯合行動學習（JAL）
持續進化機制
- 在線學習系統：經驗回放緩沖（PER）、模型熱更新策略
- 自我評估模塊：基于因果推理的故障診斷、對抗樣本檢測
- 知識蒸餾框架：教師-學生模型、跨任務遷移學習
工程化部署考量
- 實時性保障：計算資源分配（CUDA MPS）、優先級調度算法
- 安全防護體系：沙箱隔離、動作驗證（形式化驗證）
- 監控可視化：決策軌跡回放、注意力熱力圖可視化
前沿方向擴展
- 神經符號系統：混合架構（DeepProbLog）、可微分邏輯層
- 世界模型構建：Stochastic Latent Actor（SLAC）框架
- 具身智能研究：物理仿真（NVIDIA Isaac Gym）、多模態具身學習
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