在本文中，我們將探討不同類型的 AI 代理，包括它們的實現、實際應用、優勢和局限性。從簡單反射代理到多代理系統，我們將了解這些模型如何推動自動化、決策制定和智能問題解決。

讓我們開始吧！

1. AI代理的類型

根據 AI 代理的行為如何影響其感知的智能和能力，可以將 AI 代理分為以下幾類：

• 簡單反射代理
• 基于模型的代理
• 基于目標的代理
• 基于效用的代理
• 學習代理
• 層級代理
• 多代理系統（MAS）

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通過了解每種類型代理的特性，我們可以提升其性能，生成更好的行為。接下來，我們詳細了解一下 AI 代理的類型。

1.1 簡單反射代理

簡單反射代理僅在發生某種動作或條件時才起作用。這類 AI 代理基于一組預設規則進行響應，做決策時不考慮以往的經驗，僅適用于無需策略思考的簡單任務。

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1.1.1 實現

class SimpleReflexVacuumAgent:def __init__(self):self.location = "A"self.actions = []def perceive_and_act(self, current_location, is_dirty):if is_dirty:self.actions.append("Suck")print(f"Cleaned {current_location}")else:if current_location == "A":self.actions.append("MoveRight")self.location = "B"else:self.actions.append("MoveLeft")self.location = "A"print(f"Moved to {self.location}")# 執行
agent = SimpleReflexVacuumAgent()
percepts = [("A", True), ("A", False), ("B", True), ("B", False)]
for loc, dirt in percepts:agent.perceive_and_act(loc, dirt)

這段代碼實現了直接的刺激-響應機制，環境感知（房間狀態）觸發預設的清潔行為。

工作原理：簡單反射代理基于條件-動作規則運行，這意味著它們僅對當前輸入（感知）做出直接反應，而不考慮以往的經驗。這些代理適用于以下環境：

• 完全可觀察（代理對狀態有完整信息）。
• 確定性（結果可根據動作預測）。

機制：代理遵循預設
規則來確定動作。

• 例如，吸塵清潔代理在兩個位置（A 和 B）之間交替，僅在檢測到灰塵時進行清潔。
• 由于它完全基于當前條件運行，因此不會保留以往狀態或決策的記錄。

適用場景：這些代理非常適合簡單的、基于規則的任務，決策不需要歷史數據。一些常見示例包括：

• 自動化客戶服務：基于規則的聊天機器人檢測到“重置密碼”等關鍵詞時，提供預設的說明。
• 數字恒溫器：當溫度低于特定閾值時打開加熱器。
• 工業自動化：基本的物聯網設備對直接輸入做出響應，無需復雜的處理。

1.1.2 優勢

• 設計和實現簡單，僅需極少的計算資源
• 能夠實時響應環境變化
• 在傳感器提供輸入準確且規則設計良好的情況下，高度可靠
• 不需要大量的訓練或復雜的硬件

1.1.3 局限性

簡單反射代理的局限性如下：

• 適應性：在部分可觀察環境中難以適應變化。
• 記憶：無法存儲以往的互動記錄。
• 學習能力：無法隨著時間的推移改進決策制定。

1.2 基于模型的反射代理

基于模型的反射代理擴展了簡單反射架構，通過維護內部世界狀態表示來處理部分可觀察性。基于模型的反射代理根據當前感知和代表不可觀察世界的內部狀態來執行動作。它根據兩個因素更新內部狀態：

• 世界獨立于代理的演變方式
• 代理的動作如何影響世界

謹慎的基于模型的反射代理是基于模型的反射代理的一個變體，它在執行動作之前還會考慮其動作的可能后果。

圖片來源：Writesonic

1.2.1 實現

class ModelBasedVacuumAgent:def __init__(self):self.model = {"A": "Unknown", "B": "Unknown"}