人工智能

2024-07-12 13:27| 来源: 网络整理| 查看: 265

人工智能 | 一文介绍五种基本 Agent 1. 背景介绍

在人工智能领域，Agent 是一个核心概念。Agent 是指具有感知环境、决策和执行能力的实体。它可以是一个简单的程序，也可以是一个复杂的系统。Agent 的研究可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时被称为“智能体”或“自主体”。随着人工智能技术的发展，Agent 的概念和应用也越来越广泛。

2. 核心概念与联系

Agent 具有以下核心概念：

感知（Perception）：Agent 通过传感器感知外部环境，获取信息。决策（Decision Making）：Agent 根据感知到的信息进行决策，确定下一步行动。执行（Execution）：Agent 根据决策执行相应的动作，影响外部环境。学习（Learning）：Agent 通过与环境的交互，不断学习和优化自己的决策和执行策略。

Agent 与人工智能的其他领域有着紧密的联系，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

Agent 的核心算法原理主要包括以下几种：

基于规则的 Agent：

操作步骤：根据预设的规则进行决策和执行。数学模型：无明确的数学模型公式。

基于状态的 Agent：

操作步骤：将环境状态映射为 Agent 的内部状态，根据内部状态进行决策和执行。数学模型：状态转移概率、决策概率等。

基于目标的 Agent：

操作步骤：设定目标，通过规划算法找到达到目标的路径，执行路径上的动作。数学模型：价值函数、策略函数等。

基于学习的 Agent：

操作步骤：通过与环境的交互，学习得到决策和执行策略。数学模型：Q 学习、Sarsa 学习等。

基于多智能体的 Agent：

操作步骤：多个 Agent 协同工作，通过协商、合作等方式达到共同目标。数学模型：博弈论、多智能体系统动力学等。 4. 具体最佳实践：代码实例和详细解释说明

以下是一个基于 Q 学习的 Agent 实现示例：

import numpy as np class QLearningAgent: def __init__(self, alpha, gamma, epsilon): self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.q_table = np.zeros((4, 3)) def choose_action(self, state): if np.random.rand()

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