《人工智能:计算Agent基础》——第2章 体系结构和分层控制

简介:

本节书摘来自华章计算机《人工智能:计算Agent基础》一书中的第2章,第2.1节,作者:(加)David L.Poole,Alan K.Mackworth 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第2章 体系结构和分层控制

所谓分层或分层系统,是指一个系统由多个相互关联的子系统组成,而每个子系统又可再次分层直至到达最底层基本子系统为止。自然界的大部分系统中,何时停止分层及什么是基本元素的随意性极大。物理学中会经常使用基本粒子的概念,但是粒子早已证实不是物质的最底层基本元素。
我们从实验观察到自然中的大部分复杂系统都展示出分层结构。从理论上讲,我们希望世界上的复杂系统都具备分层结构,其复杂系统可从简单系统演变而来。
——Herbert A.Simon[1996]

本章主要讨论智能Agent在实时环境中如何感知、推理和动作。实际上,这涉及Agent的内部结构。正如上面西蒙所指出的,层次分解是复杂系统(如智能Agent)设计中的重要部分。因此本章主要描述了用层次分解方式设计智能Agent的方法、构建智能Agent的方法以及构建“智能”所需的知识。

2.1 Agent

Agent是指在具体环境中具有动作能力的对象,如一个人、一个机器人、一条狗、一只小虫子、一阵风、重力、一盏灯或者一个能购物和售货的计算机程序。43
有意图的Agent是具有偏好的,它会偏爱于某些环境状态,并将采取行动来达到它们最偏好的状态。无意图的Agent则会聚集在一起并被称为自然。建模时需设定一个Agent是否为有意图Agent,此建模假定是否合适要根据环境来定,如在一些情境中,需要将某条狗定义为有意图的,而有时候则不需要。
如果一个Agent不具有偏好,由定义可知它不会关心其所处的环境状况,因此也不会关心自己做什么。设计此类Agent的唯一目的是逐步培养其偏好,使其更偏爱某种环境状态并尽力实现之。Agent并非必须知道自己的偏好,如一个恒温器,它只需感知环境,并控制加热器开和关即可。它嵌入了偏好,即让房间中的人员处在一个合适的温度中,尽管它并不知道自己具有此偏好。Agent的偏好一般是Agent设计者的偏好,但是有时在Agent运行中也可赋予目标和偏好。
Agent需要一个“主体”来与环境进行交互。一个嵌入式的Agent有一个物理的主体。机器人就是一个人造的具有目的性的嵌入式Agent。有些Agent则仅在信息空间存在,也被称为机器人,这里我们说的Agent指的便是此类。
本章讨论了如何构建有意图的Agent,我们用机器人作为主要的实例,因为机器人学科中已有相当多的研究,且许多术语来自于机器人学科。当然,此讨论适用于所有Agent。
Agent通过传感器来接收信息。一个Agent的动作取决于通过传感器获取的信息。这些传感器有可能反映环境的真实状态。传感器可能是有噪声的、不可靠的、坏掉的,甚至有时传感器是可靠的,但是它传回的关于环境的信息却是模棱两可的,而Agent却必须依靠其获取的信息来行动。这些信息经常很弱,例如,传感器s看上去会生成数值v。
Agent通过它们的执行器(也叫effectors)来动作。执行器同样可能是有噪声的、不可靠的、行动缓慢的或者坏掉的。Agent所控制的是其发送给执行器的信息(命令)。Agent经常会采取行动去寻找更多的环境信息,如打开橱柜门查看物件或者对学生进行测试来测定他们的知识。

相关文章
|
2月前
|
人工智能 运维 Java
Spring AI Alibaba Admin 开源!以数据为中心的 Agent 开发平台
Spring AI Alibaba Admin 正式发布!一站式实现 Prompt 管理、动态热更新、评测集构建、自动化评估与全链路可观测,助力企业高效构建可信赖的 AI Agent 应用。开源共建,现已上线!
4173 62
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 数据可视化
当AI学会“使用工具”:智能体(Agent)如何重塑人机交互
当AI学会“使用工具”:智能体(Agent)如何重塑人机交互
390 115
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
从工具到伙伴:AI代理(Agent)是下一场革命
从工具到伙伴:AI代理(Agent)是下一场革命
321 117
|
2月前
|
人工智能 定位技术 API
智能体(Agent):AI不再只是聊天,而是能替你干活
智能体(Agent):AI不再只是聊天,而是能替你干活
1004 99
|
2月前
|
人工智能 缓存 运维
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进:从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题,通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作,结合工程化手段提升准确性与效率,并分享了关键设计思路与实践心得。
575 20
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
|
人工智能 Cloud Native 搜索推荐
【2025云栖大会】阿里云AI搜索年度发布:开启Agent时代,重构搜索新范式
2025云栖大会阿里云AI搜索专场上,发布了年度AI搜索技术与产品升级成果,推出Agentic Search架构创新与云原生引擎技术突破,实现从“信息匹配”到“智能问题解决”的跨越,支持多模态检索、百亿向量处理,助力企业降本增效,推动搜索迈向主动服务新时代。
437 0
|
2月前
|
存储 人工智能 前端开发
超越问答:深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”,那么AI智能体(Agent)则赋予了LLM“手和脚”,使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构,讲解ReAct等关键工作机制,并带你一步步构建一个能够调用外部工具(API)的自定义Agent,开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。
547 6
|
2月前
|
人工智能 监控 Java
Spring AI Alibaba实践|后台定时Agent
基于Spring AI Alibaba框架,可构建自主运行的AI Agent,突破传统Chat模式限制,支持定时任务、事件响应与人工协同,实现数据采集、分析到决策的自动化闭环,提升企业智能化效率。
Spring AI Alibaba实践|后台定时Agent
|
2月前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
290 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 小程序
RL 和 Memory 驱动的 Personal Agent,实测 Macaron AI
人工智能不仅提升生产力,也重塑人际关系。Macaron AI 探索“哆啦A梦关系”,融合实用与情感,通过长期记忆和强化学习技术,实现深度个性化陪伴,开创人机互动新方式。
256 0