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） ，本文將聚焦在針對不同類型的 AI Agents 技術(shù)進行解析，使得大家能夠了解不同 AI Agents 實現(xiàn)機制以及所應(yīng)用的市場領(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，每種類型具有其獨特的特點和應(yīng)用場景。

每種類型的 AI Agents 都有其優(yōu)點和局限性，使其適用于不同的應(yīng)用程序和環(huán)境。這里，我們針對每種類型進行更詳細的探索以便進一步深入了解它們的功能、優(yōu)勢和應(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。它們的行動并不基于任何既定模型或先前的信息，而是依賴于對環(huán)境的充分觀察。這些代理遵循條件行動規(guī)則，也就是說，往往根據(jù)感知到的條件來決定采取對應(yīng)的行動。

打個比方，假設(shè)我們開車的過程中，看到路上有行人橫穿馬路時，潛意識地果斷采取剎車措施以避免交通事故。像這種會根據(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 的成功取決于對環(huán)境的充分觀察。如果代理能準確感知到行人危險操作的存在，它將能夠及時采取行動并避免車禍發(fā)生。然而，如果代理對環(huán)境的感知不準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)計模式使得它們能夠快速做出反應(yīng)，適用于一些簡單的、實時性強的任務(wù)和環(huán)境。然而，對于更復(fù)雜的問題和環(huán)境，可能需要更高級的代理類型，如基于目標(biāo)的代理、基于實用程序的代理或?qū)W習(xí)代理，以便進行更深入的推理和決策。

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

• 有限的智能：Simple Reflex Agen 是基于固定的條件-動作規(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。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，便無法自動調(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)對新的情況。

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

其實，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，還會追蹤其感知歷史，并利用這些信息來指導(dǎo)行動選擇。

一個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)測結(jié)果來做出決策。通過使用真實數(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，并利用該模型進行推理和預(yù)測。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)先前的感知歷史來調(diào)整行動選擇，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，使其在面對復(fù)雜任務(wù)和動態(tài)環(huán)境時能夠更加靈活、智能地做出決策。這種代理設(shè)計方法通過整合感知、模型和推理，提供了更高級的智能和適應(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基本因素，即模型和內(nèi)部狀態(tài)。這兩個因素對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)的動作。模型允許代理在部分可觀察的環(huán)境中進行行動選擇和決策，可以利用先前的感知和經(jīng)驗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)，這個狀態(tài)是由當(dāng)前和過去的感知所注冊和記錄的。當(dāng)前狀態(tài)儲存在代理內(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），以及智能體的行為將如何影響環(huán)境。通過對內(nèi)部狀態(tài)的維護和追蹤，代理能夠?qū)Νh(huán)境的動態(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)性強的實體，利用知識和搜索算法來選擇能夠最佳實現(xiàn)其目標(biāo)的選項。此種代理設(shè)計方法通常應(yīng)用于機器人、計算機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)。這些代理通過對可能的行動序列進行搜索，并利用啟發(fā)式方法和領(lǐng)域?qū)＜抑R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，因為可以輕松地修改代理程序中的知識和算法，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，代理可以通過更新其知識庫和調(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)的代理是一種高級的代理設(shè)計方法，結(jié)合了知識表示、搜索算法和規(guī)劃技術(shù)，以實現(xiàn)智能決策和問題解決。通過利用知識和搜索能力，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)做出決策并評估多個場景以最大化預(yù)期效用函數(shù)的代理方法。此種代理設(shè)計方法往往涉及以下關(guān)鍵點：

• 為不同的狀態(tài)分配數(shù)值：Utility-Based Agents 會為不同的狀態(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。通過對狀態(tài)賦予數(shù)值，代理能夠?qū)Σ煌瑺顟B(tài)的優(yōu)劣進行比較，并基于這些數(shù)值評估決策的效果。
• 比較每個狀態(tài)下不同行動的結(jié)果：Utility-Based Agents 會比較在每個狀態(tài)下采取不同行動的結(jié)果，并將這些結(jié)果與預(yù)期效用函數(shù)進行比較。通過評估不同行動的結(jié)果，代理能夠選擇那些能夠最大化預(yù)期效用的行動。
• 根據(jù)效用價值做出決策：Utility-Based Agents 會根據(jù)效用價值來做出決策。效用價值是基于代理對不同狀態(tài)的評估和對行動結(jié)果的比較所得出的價值。代理會選擇那些具有最高效用價值的行動，以實現(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 可以被認為是一種理性智能體，特別在面對復(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，Utility-Based Agents 能夠在面對挑戰(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，避免不必要的行為，并學(xué)習(xí)新的選項以提高性能。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，并將其存儲為內(nèi)部狀態(tài)，從而為未來的決策和行動提供有用的信息。因此，Learning Agents 不僅僅是執(zhí)行任務(wù)，還包括研究和規(guī)劃。

打個比方，自動駕駛是一個典型的基于高級代理的應(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。

Learning Agents 這種高級代理的優(yōu)勢在于能夠不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的情況和選項，以改進其性能。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)雜和動態(tài)的環(huán)境中做出智能決策，并根據(jù)實時情況進行調(diào)整，從而使得它們能夠應(yīng)對各種挑戰(zhàn)，并在未知環(huán)境中展現(xiàn)出強大的適應(yīng)性和性能提升能力。

通常而言，Learning Agents 由以下四個主要組件組成，這些組件共同促進了整體學(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)準進行比較。學(xué)習(xí)元素負責(zé)協(xié)調(diào)代理的各個組件，以實現(xiàn)學(xué)習(xí)和提高性能的目標(biāo)。
• Critic-評論家：Critic 向?qū)W習(xí)元素提供有關(guān)代理行為對于預(yù)設(shè)標(biāo)準的反饋信息，評估執(zhí)行元素所采取的行動及其有效性，并向?qū)W習(xí)元素提供適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)。評論家的反饋幫助學(xué)習(xí)元素調(diào)整其內(nèi)部狀態(tài)，以改進表現(xiàn)。
• Performance Element-執(zhí)行元素：執(zhí)行元素采取實際的外部行動，通過與環(huán)境進行交互來產(chǎn)生影響。學(xué)習(xí)元素可以根據(jù)來自評論家的反饋要求修改執(zhí)行元素的行動。因此，執(zhí)行元素在設(shè)計和修改學(xué)習(xí)元素時起著關(guān)鍵作用。
• Problem Generator-問題生成器：Problem Generator 實際上不是生成問題，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 能夠不斷改進自身的行為和性能。學(xué)習(xí)元素通過與評論家的交互獲取反饋信息，并通過修改執(zhí)行元素的行動來實現(xiàn)學(xué)習(xí)。問題生成器提供新的情境和指導(dǎo)，促進學(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)勢及面臨的挑戰(zhàn)？

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

• 流程自動化：AI Agents 可以自動執(zhí)行以前需要手動完成的任務(wù)，從而簡化和加速工作流程，提高效率。
• 任務(wù)優(yōu)先級確定：通過機器學(xué)習(xí)算法，AI Agents 可以分析和評估任務(wù)，確定其優(yōu)先級，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，從而更好地與人進行交互和溝通。
• 減少人為錯誤：AI Agents 可以通過自動化和智能決策減少人為錯誤的發(fā)生，提高工作的準確性和可靠性。
• 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，但同時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，可能面臨道德困境。例如，在自動駕駛汽車中，當(dāng)發(fā)生不可避免的事故時，AI Agents 需要做出選擇，這引發(fā)了道德優(yōu)先級和生命價值的問題。
• 數(shù)據(jù)隱私問題：AI Agents 需要大量數(shù)據(jù)來進行學(xué)習(xí)和推斷，這可能涉及個人隱私的問題。收集、存儲和處理大量個人數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致隱私泄露和濫用的風(fēng)險，需要制定合適的隱私保護措施和法規(guī)。
• 潛在的濫用：AI Agents 的潛在濫用是一個重要的問題。例如，人工智能可以被用于制造假新聞、進行網(wǎng)絡(luò)欺詐或進行個人監(jiān)控。防止人工智能技術(shù)被惡意利用需要加強監(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、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，其中包括機器學(xué)習(xí)、搜索算法和優(yōu)化等。這些技術(shù)在增強各個領(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。

1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)

AI Agents 通過學(xué)習(xí)過去的經(jīng)驗、適應(yīng)新情況并接收反饋，可以持續(xù)改進并提高其性能。為此，使用各種流行的機器學(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、聚類和異常檢測等。

通過采用這些機器學(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/