1. 简单反射智能体
仅根据当前感知到的环境信息做出即时反应,不依赖历史数据或目标设定。例如温度控制系统根据实时温度开关制冷设备。
2. 基于模型的反射智能体
通过构建环境模型结合历史数据进行分析,决策更精准。如智能交通系统通过分析实时和历史车流量调整信号灯。
3. 基于目标的智能体
以实现特定目标为导向,通过规划路径和策略完成任务。例如物流机器人根据订单优先级规划配送路线。
4. 基于效用的智能体
在多个可行方案中选择效用(如成本、效率)最优的决策。典型应用包括金融领域的自动化投资组合优化。
5. 学习型智能体
具备自主学习能力,通过经验改进行为模式。如AlphaGo通过自我对弈提升棋力。
6. 认知型智能体
具备符号推理和高级协商能力,适用于复杂协作场景。例如多智能体系统中的资源分配协调者。
7. 混合型智能体
结合反应型与认知型特点,兼顾实时响应和长期规划。典型代表是联想发布的“超级智能体”,集成感知、决策和自主演进能力。
应用趋势:当前AI智能体正向“强推理+端侧化”发展,例如联想的个人超级智能体已嵌入折叠屏手机、卷轴屏PC等终端设备,实现感知-决策-执行的闭环。
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