Hello folks，我是 Luga，今天我們繼續(xù)來聊一下人工智能（AI）生態(tài)領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù) - AI Agents（AI 代理） ，本文將聚焦在針對(duì)不同類型的 AI Agents 技術(shù)進(jìn)行解析，使得大家能夠了解不同 AI Agents 實(shí)現(xiàn)機(jī)制以及所應(yīng)用的市場(chǎng)領(lǐng)域。 

一、五種不同類型的 AI Agents 

通常而言，AI Agents 可以根據(jù)其智能水平和能力進(jìn)行分類劃分。根據(jù) Russell & Norvig 的所述，AI Agents 主要分為五種類型，每種類型具有其獨(dú)特的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。

每種類型的 AI Agents 都有其優(yōu)點(diǎn)和局限性，使其適用于不同的應(yīng)用程序和環(huán)境。這里，我們針對(duì)每種類型進(jìn)行更詳細(xì)的探索以便進(jìn)一步深入了解它們的功能、優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用程序的適用性。根據(jù)具體的問題和需求，選擇合適的 AI Agents 類型可以提高系統(tǒng)的性能和效果。

Simple Reflex Agents - 簡(jiǎn)單反射代理

基于上述模型圖可以看到：AI 中的這些類型的代理，例如簡(jiǎn)單的反射代理和基于模型的反射代理，通過感知環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)來采取行動(dòng)。它們的行動(dòng)并不基于任何既定模型或先前的信息，而是依賴于對(duì)環(huán)境的充分觀察。這些代理遵循條件行動(dòng)規(guī)則，也就是說，往往根據(jù)感知到的條件來決定采取對(duì)應(yīng)的行動(dòng)。

打個(gè)比方，假設(shè)我們開車的過程中，看到路上有行人橫穿馬路時(shí)，潛意識(shí)地果斷采取剎車措施以避免交通事故。像這種會(huì)根據(jù)事先設(shè)定的規(guī)則，不需要建立復(fù)雜的模型或依賴先前的信息，而是根據(jù)當(dāng)前的感知情況來做出決策。

這種 Reflex Agents 的成功取決于對(duì)環(huán)境的充分觀察。如果代理能準(zhǔn)確感知到行人危險(xiǎn)操作的存在，它將能夠及時(shí)采取行動(dòng)并避免車禍發(fā)生。然而，如果代理對(duì)環(huán)境的感知不準(zhǔn)確或遺漏了一些重要信息，它可能無法做出適當(dāng)?shù)臎Q策。

因此，這些反射代理類型在行動(dòng)選擇上依賴于當(dāng)前的感知和條件規(guī)則，而不需要事先建立模型或依賴先前的信息。這種設(shè)計(jì)模式使得它們能夠快速做出反應(yīng)，適用于一些簡(jiǎn)單的、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的任務(wù)和環(huán)境。然而，對(duì)于更復(fù)雜的問題和環(huán)境，可能需要更高級(jí)的代理類型，如基于目標(biāo)的代理、基于實(shí)用程序的代理或?qū)W習(xí)代理，以便進(jìn)行更深入的推理和決策。

通常而言，Simple Reflex Agents 設(shè)計(jì)方法存在一些問題，這些問題限制了它們的智能水平和適應(yīng)性，具體涉及如下幾個(gè)方面：

• 有限的智能：Simple Reflex Agen 是基于固定的條件-動(dòng)作規(guī)則構(gòu)建，因此，它們的智能行為受限于事先定義好的規(guī)則。由于缺乏復(fù)雜的推理和學(xué)習(xí)能力，導(dǎo)致 Simple Reflex Agen 無法進(jìn)行靈活的決策和問題解決。
• 受限的感知能力：除了上述的智能因素外，Simple Reflex Agen 也需要充分的可觀察性，即只能根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)的可感知部分來采取行動(dòng)。它們無法處理環(huán)境中不可感知的信息，這可能導(dǎo)致決策的局限性。代理無法考慮到隱藏或間接的因素，從而可能做出不完全準(zhǔn)確或不理想的決策。
• 缺乏環(huán)境適應(yīng)性：由于基于固定的條件-動(dòng)作規(guī)則的有限智能，Simple Reflex Agents 無法適應(yīng)環(huán)境的變化。當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，便無法自動(dòng)調(diào)整或?qū)W習(xí)新的行為模式，從而導(dǎo)致可能無法有效地應(yīng)對(duì)新的情況。

1.Model-Based Reflex Agents - 基于模型的反射代理

其實(shí)，從本質(zhì)上來講，相比于 Simple Reflex Agents，Model-Based Reflex Agents 采用更多基于模型的代理和內(nèi)部狀態(tài)來做出決策，即使在部分可觀察的環(huán)境中也能做到如此。這種代理類型不僅根據(jù)當(dāng)前感知的情況，還會(huì)追蹤其感知?dú)v史，并利用這些信息來指導(dǎo)行動(dòng)選擇。

一個(gè)典型的基于模型的反射代理的例子是亞馬遜的 Bedrock 系統(tǒng)。Bedrock 利用模型、見解和預(yù)測(cè)結(jié)果來做出決策。通過使用真實(shí)數(shù)據(jù)來完善模型，并提前規(guī)劃各種可能性，Bedrock 能夠有效地管理復(fù)雜任務(wù)并適應(yīng)環(huán)境的變化。

Bedrock 系統(tǒng)的關(guān)鍵在于其能夠建立環(huán)境模型，并利用該模型進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。這使得代理能夠?qū)Νh(huán)境中不可觀察或部分觀察的因素做出推斷，并做出相應(yīng)的決策。此外，Bedrock 系統(tǒng)還能夠根據(jù)先前的感知?dú)v史來調(diào)整行動(dòng)選擇，從而提高決策的質(zhì)量和適應(yīng)性。

Model-Based Reflex Agents 充分利用了代理內(nèi)部狀態(tài)和建模能力，使其在面對(duì)復(fù)雜任務(wù)和動(dòng)態(tài)環(huán)境時(shí)能夠更加靈活、智能地做出決策。這種代理設(shè)計(jì)方法通過整合感知、模型和推理，提供了更高級(jí)的智能和適應(yīng)性，為解決復(fù)雜問題提供了一種有效的方法。

基于 Model-Based Reflex Agents 在決策過程中涉及兩個(gè)基本因素，即模型和內(nèi)部狀態(tài)。這兩個(gè)因素對(duì)于代理的智能和適應(yīng)性至關(guān)重要。

• 模型：Model-Based Reflex Agents 通過尋找與當(dāng)前情況相匹配的條件規(guī)則來工作。這個(gè)模型具有內(nèi)置的歷史記錄和關(guān)于環(huán)境的信息。在 AI 中，這種代理可以根據(jù)模型使用多種與條件相關(guān)的動(dòng)作。模型允許代理在部分可觀察的環(huán)境中進(jìn)行行動(dòng)選擇和決策，可以利用先前的感知和經(jīng)驗(yàn)來推斷未觀察到的環(huán)境因素，并根據(jù)這些推斷做出決策。
• 內(nèi)部狀態(tài)：代理必須了解自身的內(nèi)部狀態(tài)，這個(gè)狀態(tài)是由當(dāng)前和過去的感知所注冊(cè)和記錄的。當(dāng)前狀態(tài)儲(chǔ)存在代理內(nèi)部，它是一種典型的結(jié)構(gòu)，用于描述環(huán)境中不可見部分。為了更新內(nèi)部狀態(tài)，代理必須了解環(huán)境是如何自發(fā)演化的（不論智能體如何行動(dòng)），以及智能體的行為將如何影響環(huán)境。通過對(duì)內(nèi)部狀態(tài)的維護(hù)和追蹤，代理能夠?qū)Νh(huán)境的動(dòng)態(tài)變化做出反應(yīng)，并相應(yīng)地調(diào)整其決策。

2.Goal-Based Agents - 基于目標(biāo)的代理

Goal-Based Agents 是一種高度適應(yīng)性強(qiáng)的實(shí)體，利用知識(shí)和搜索算法來選擇能夠最佳實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的選項(xiàng)。此種代理設(shè)計(jì)方法通常應(yīng)用于機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。

Goal-Based Agents 依賴于知情的搜索算法和規(guī)劃，以有效地執(zhí)行任務(wù)。這些代理通過對(duì)可能的行動(dòng)序列進(jìn)行搜索，并利用啟發(fā)式方法和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)來指導(dǎo)搜索過程，以找到最優(yōu)的解決方案。

通常而言，Goal-Based Agents 具有靈活性的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榭梢暂p松地修改代理程序中的知識(shí)和算法，以適應(yīng)新的情況和目標(biāo)。這意味著當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化或者任務(wù)要求發(fā)生改變時(shí)，代理可以通過更新其知識(shí)庫和調(diào)整搜索算法來適應(yīng)新的要求。這種靈活性使得基于目標(biāo)的代理能夠適應(yīng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境，并具備處理各種任務(wù)的能力。

此外，基于目標(biāo)的代理是一種高級(jí)的代理設(shè)計(jì)方法，結(jié)合了知識(shí)表示、搜索算法和規(guī)劃技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)智能決策和問題解決。通過利用知識(shí)和搜索能力，這種代理能夠在不同領(lǐng)域和應(yīng)用中表現(xiàn)出色，并具備適應(yīng)新情況和目標(biāo)的能力。

3.Utility-based agents -基于效用的代理

Utility-Based Agents 是一種根據(jù)其目標(biāo)做出決策并評(píng)估多個(gè)場(chǎng)景以最大化預(yù)期效用函數(shù)的代理方法。此種代理設(shè)計(jì)方法往往涉及以下關(guān)鍵點(diǎn)：

• 為不同的狀態(tài)分配數(shù)值：Utility-Based Agents 會(huì)為不同的狀態(tài)分配數(shù)值，這些數(shù)值代表了該狀態(tài)下的成功或幸福程度。通過對(duì)狀態(tài)賦予數(shù)值，代理能夠?qū)Σ煌瑺顟B(tài)的優(yōu)劣進(jìn)行比較，并基于這些數(shù)值評(píng)估決策的效果。
• 比較每個(gè)狀態(tài)下不同行動(dòng)的結(jié)果：Utility-Based Agents 會(huì)比較在每個(gè)狀態(tài)下采取不同行動(dòng)的結(jié)果，并將這些結(jié)果與預(yù)期效用函數(shù)進(jìn)行比較。通過評(píng)估不同行動(dòng)的結(jié)果，代理能夠選擇那些能夠最大化預(yù)期效用的行動(dòng)。
• 根據(jù)效用價(jià)值做出決策：Utility-Based Agents 會(huì)根據(jù)效用價(jià)值來做出決策。效用價(jià)值是基于代理對(duì)不同狀態(tài)的評(píng)估和對(duì)行動(dòng)結(jié)果的比較所得出的價(jià)值。代理會(huì)選擇那些具有最高效用價(jià)值的行動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)并最大化預(yù)期效用。

從某種意義上來說，Utility-Based Agents 可以被認(rèn)為是一種理性智能體，特別在面對(duì)復(fù)雜和不確定的情況下具有重要作用。這種代理能夠考慮多種因素和潛在結(jié)果，并通過比較效用價(jià)值來做出最優(yōu)決策。通過權(quán)衡不同的選擇并選擇那些能夠最大化預(yù)期效用的行動(dòng)，Utility-Based Agents 能夠在面對(duì)挑戰(zhàn)和不確定性的環(huán)境中表現(xiàn)出卓越的決策能力。

4.Learning Agents - 學(xué)習(xí)代理

Learning Agents 是 AI 領(lǐng)域中的關(guān)鍵組件，能夠利用當(dāng)前和以前的經(jīng)驗(yàn)，避免不必要的行為，并學(xué)習(xí)新的選項(xiàng)以提高性能。此種類型代理能夠?qū)⒏兄芰φ系皆缙谖匆姷沫h(huán)境觀察中，并將其存儲(chǔ)為內(nèi)部狀態(tài)，從而為未來的決策和行動(dòng)提供有用的信息。因此，Learning Agents 不僅僅是執(zhí)行任務(wù)，還包括研究和規(guī)劃。

打個(gè)比方，自動(dòng)駕駛是一個(gè)典型的基于高級(jí)代理的應(yīng)用，可以通過利用內(nèi)部狀態(tài)和學(xué)習(xí)來避開交通擁堵路線，或自動(dòng)調(diào)整車速和車內(nèi)溫度等控制參數(shù)。通過感知環(huán)境的變化并將其納入內(nèi)部狀態(tài)，自動(dòng)駕駛可以做出智能的決策，以提供更高效、安全和舒適的駕乘體驗(yàn)。

Learning Agents 這種高級(jí)代理的優(yōu)勢(shì)在于能夠不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的情況和選項(xiàng)，以改進(jìn)其性能。通過整合感知、學(xué)習(xí)和規(guī)劃能力，這些代理能夠在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中做出智能決策，并根據(jù)實(shí)時(shí)情況進(jìn)行調(diào)整，從而使得它們能夠應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)，并在未知環(huán)境中展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)性和性能提升能力。

通常而言，Learning Agents 由以下四個(gè)主要組件組成，這些組件共同促進(jìn)了整體學(xué)習(xí)過程：

• Learning Element-學(xué)習(xí)元素：Learning Element 是學(xué)習(xí)代理的核心組成部分，利用來自評(píng)論家的反饋信息來幫助自身學(xué)習(xí)，并觀察自身的表現(xiàn)并與預(yù)設(shè)的性能標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。學(xué)習(xí)元素負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)代理的各個(gè)組件，以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和提高性能的目標(biāo)。
• Critic-評(píng)論家：Critic 向?qū)W習(xí)元素提供有關(guān)代理行為對(duì)于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的反饋信息，評(píng)估執(zhí)行元素所采取的行動(dòng)及其有效性，并向?qū)W習(xí)元素提供適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)。評(píng)論家的反饋幫助學(xué)習(xí)元素調(diào)整其內(nèi)部狀態(tài)，以改進(jìn)表現(xiàn)。
• Performance Element-執(zhí)行元素：執(zhí)行元素采取實(shí)際的外部行動(dòng)，通過與環(huán)境進(jìn)行交互來產(chǎn)生影響。學(xué)習(xí)元素可以根據(jù)來自評(píng)論家的反饋要求修改執(zhí)行元素的行動(dòng)。因此，執(zhí)行元素在設(shè)計(jì)和修改學(xué)習(xí)元素時(shí)起著關(guān)鍵作用。
• Problem Generator-問題生成器：Problem Generator 實(shí)際上不是生成問題，而是為智能體提供從外部環(huán)境中獲取更多信息的新情境。它向?qū)W習(xí)元素公開，為其提供更有用的指導(dǎo)，幫助其更好地學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境。

這些組件共同作用，使得 Learning Agents 能夠不斷改進(jìn)自身的行為和性能。學(xué)習(xí)元素通過與評(píng)論家的交互獲取反饋信息，并通過修改執(zhí)行元素的行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。問題生成器提供新的情境和指導(dǎo)，促進(jìn)學(xué)習(xí)元素的發(fā)展。整體而言，這些組件協(xié)同工作，使得學(xué)習(xí)代理能夠逐步提高性能并適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。

二、AI Agents 有哪些優(yōu)勢(shì)及面臨的挑戰(zhàn)？

在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，AI Agents 能夠在各種不同的領(lǐng)域中提供高效、自動(dòng)化、決策和問題解決的能力，具體如下：

• 流程自動(dòng)化：AI Agents 可以自動(dòng)執(zhí)行以前需要手動(dòng)完成的任務(wù)，從而簡(jiǎn)化和加速工作流程，提高效率。
• 任務(wù)優(yōu)先級(jí)確定：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI Agents 可以分析和評(píng)估任務(wù)，確定其優(yōu)先級(jí)，使得工作可以更有組織性和高效性。
• 自然語言處理：AI Agents 利用自然語言處理技術(shù)，能夠理解和解釋用戶的意圖和需求，從而更好地與人進(jìn)行交互和溝通。
• 減少人為錯(cuò)誤：AI Agents 可以通過自動(dòng)化和智能決策減少人為錯(cuò)誤的發(fā)生，提高工作的準(zhǔn)確性和可靠性。
• 數(shù)據(jù)處理能力：AI Agents 可以輕松處理大量數(shù)據(jù)，并從中提取有用的信息和洞察，以支持決策制定和問題解決。

盡管 AI Agents 具有眾多優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也帶來了一系列值得關(guān)注的挑戰(zhàn)。一些主要問題包括道德考慮、數(shù)據(jù)隱私問題和潛在的濫用。具體如下：

• 道德考慮：AI Agents 在做出決策和執(zhí)行任務(wù)時(shí)，可能面臨道德困境。例如，在自動(dòng)駕駛汽車中，當(dāng)發(fā)生不可避免的事故時(shí)，AI Agents 需要做出選擇，這引發(fā)了道德優(yōu)先級(jí)和生命價(jià)值的問題。
• 數(shù)據(jù)隱私問題：AI Agents 需要大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)和推斷，這可能涉及個(gè)人隱私的問題。收集、存儲(chǔ)和處理大量個(gè)人數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致隱私泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)，需要制定合適的隱私保護(hù)措施和法規(guī)。
• 潛在的濫用：AI Agents 的潛在濫用是一個(gè)重要的問題。例如，人工智能可以被用于制造假新聞、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺詐或進(jìn)行個(gè)人監(jiān)控。防止人工智能技術(shù)被惡意利用需要加強(qiáng)監(jiān)管、教育和技術(shù)安全措施。

除了上述的核心問題之外，所面臨的其他挑戰(zhàn)包括安全風(fēng)險(xiǎn)、法規(guī)、任務(wù)復(fù)雜度、數(shù)據(jù)可用性和質(zhì)量、定義成功標(biāo)準(zhǔn)以及其他層面等等。

三、如何更好地提高 AI Agents 性能 ？

為了提高 AI Agents 的性能，可以采用多種技術(shù)和策略，其中包括機(jī)器學(xué)習(xí)、搜索算法和優(yōu)化等。這些技術(shù)在增強(qiáng)各個(gè)領(lǐng)域的 AI Agents  性能方面具有廣泛的應(yīng)用，并且不斷發(fā)展和演進(jìn)。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

AI Agents 通過學(xué)習(xí)過去的經(jīng)驗(yàn)、適應(yīng)新情況并接收反饋，可以持續(xù)改進(jìn)并提高其性能。為此，使用各種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是至關(guān)重要的。這些技術(shù)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、回歸、分類、聚類和異常檢測(cè)等。

通過采用這些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，AI Agents 可以完善其決策和解決問題的能力，確保在各種應(yīng)用中表現(xiàn)得更加準(zhǔn)確和高效。這些技術(shù)使代理能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提取特征和模式，并將其應(yīng)用于新的情況中。通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)，代理可以不斷改進(jìn)自身的性能，并更好地適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和需求。

2.搜索算法和優(yōu)化

AI Agents 使用各種搜索算法和優(yōu)化技術(shù)來解決問題。這些算法包括 Uninformed search、Informed search、Hill climbing 以及 Means-end analysis 等。

這些搜索算法和優(yōu)化技術(shù)幫助 AI Agents 在復(fù)雜的問題空間中導(dǎo)航，并針對(duì)不同情況找到最有效的解決方案。Uninformed search 和 Informed search 算法可以幫助代理系統(tǒng)地探索問題空間，并找到最佳的解決路徑。Hill climbing 算法則適用于在解空間中尋找局部最優(yōu)解的優(yōu)化問題。而Means-end analysis 則是一種通過分析目標(biāo)與當(dāng)前狀態(tài)之間的差異來制定解決方案的方法。

以上為 AI Agents 不同類型技術(shù)的解析，更多關(guān)于 AI Agents 的內(nèi)容可參考后續(xù)文章所述，謝謝！

Reference ：https://www.simform.com/blog/ai-agent/