示例:智能家居系统能自主调节室内温度,无需用户手动操作。2. 反应性(Reactivity)
示例:自动驾驶汽车遇到突发障碍物时能立即减速或转向。3. 前瞻性(Proactivity)
示例:象棋AI会预测对手的多种可能走法,并提前规划应对策略。4. 社会性(Social Ability)
示例:智能客服系统能理解人类语言并进行有效对话。5. 适应性(Adaptability)
示例:推荐系统会根据用户的历史行为不断优化推荐内容。三、智能体的分类
工作原理:条件-行动规则(IF-THEN) 示例:恒温器(温度低于设定值则加热)2. 基于模型的反射型智能体(Model-Based Reflex Agent)
工作原理:当前感知 + 内部模型 → 决策 示例:扫地机器人通过内部地图避开已清洁区域3. 基于目标的智能体(Goal-Based Agent)
工作原理:目标状态 → 规划行动序列 示例:导航系统规划从起点到终点的最优路径4. 基于效用的智能体(Utility-Based Agent)
工作原理:最大化效用函数 → 最优决策 示例:推荐系统综合考虑用户偏好、时效性等因素生成推荐列表5. 学习型智能体(Learning Agent)
工作原理:经验 → 改进知识库 → 提高性能 示例:强化学习机器人通过试错学习完成复杂任务四、智能体与传统程序的区别
| 特征 | 智能体 | 传统程序 |
| 控制方式 | 自主决策 | 被动执行指令 |
| 环境交互 | 持续感知与响应 | 通常无环境交互 |
| 适应性 | 可学习和进化 | 固定逻辑,需人工修改 |
| 目标导向 | 以目标为中心 | 以过程为中心 |
| 交互方式 | 主动与环境和其他智能体交互 | 主要通过API被动调用 |
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