AI Agent 概述与理论基础

AI Agent 的定义&特点

AI Agent：智能代理，一种能够感知环境并在其中采取行动以实现特定目标的计算系统

  1. 交互方式：
    • 传统AI系统：通常是被动的，只在接收到输入时才进行处理。
    • AI Agent：主动与环境交互，持续感知和行动。
  2. 决策能力：
    • 传统AI系统：往往基于预定义的规则或模型进行决策。
    • AI Agent：能够根据环境变化动态调整决策策略。
  3. 学习能力：
    • 传统AI系统：学习能力有限，通常需要人工调整。
    • AI Agent：具有持续学习和自我改进的能力。
  4. 目标导向：
    • 传统AI系统：通常专注于解决特定问题。
    • AI Agent：能够处理多个目标，并在目标之间进行权衡。
  5. 适应性：
    • 传统AI系统：对环境变化的适应能力较弱。
    • AI Agent：能够快速适应新环境和新任务。

AI Agent 的类型与应用领域

基于规则的 Agent

通过预定义的规则来做出决策和执行操作。

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class RuleBasedAgent:
    def __init__(self):
        self.rules = {
            "sunny": "去公园",
            "rainy": "待在家",
            "cloudy": "去购物中心"
        }
    
    def decide(self, weather):
        return self.rules.get(weather, "无法决定")

agent = RuleBasedAgent()
print(agent.decide("sunny"))  # 输出：去公园

学习型 Agent

从经验中学习，不断改进其性能。

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import numpy as np

class QLearningAgent:
    def __init__(self, states, actions, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
        self.q_table = np.zeros((states, actions))
        self.lr = learning_rate
        self.gamma = discount_factor
    
    def update(self, state, action, reward, next_state):
        current_q = self.q_table[state, action]
        next_max_q = np.max(self.q_table[next_state])
        new_q = current_q + self.lr * (reward + self.gamma * next_max_q - current_q)
        self.q_table[state, action] = new_q
    
    def get_action(self, state):
        return np.argmax(self.q_table[state])

# 使用示例
agent = QLearningAgent(states=10, actions=4)
agent.update(state=0, action=1, reward=5, next_state=1)

自主 Agent

具有高度的独立性，能够在没有直接人类干预的情况下做出决策和执行任务。

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class AutonomousAgent:
    def __init__(self):
        self.position = (0, 0)
        self.goal = (10, 10)
        self.obstacles = set([(2, 2), (3, 3), (4, 4)])
    
    def sense_environment(self):
        # 模拟环境感知
        return {
            "current_position": self.position,
            "nearby_obstacles": [obs for obs in self.obstacles if self.distance(obs, self.position) < 2]
        }
    
    def plan_path(self, env_data):
        # 简化的路径规划
        current_pos = env_data["current_position"]
        if current_pos == self.goal:
            return "Goal reached"
        
        possible_moves = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]
        best_move = min(possible_moves, key=lambda move: self.distance(
            (current_pos[0] + move[0], current_pos[1] + move[1]),
            self.goal
        ))
        return best_move
    
    def execute_action(self, action):
        if isinstance(action, tuple):
            self.position = (self.position[0] + action[0], self.position[1] + action[1])
        return self.position
    
    def distance(self, pos1, pos2):
        return ((pos1[0] - pos2[0])**2 + (pos1[1] - pos2[1])**2)**0.5
    
    def run(self):
        while True:
            env_data = self.sense_environment()
            action = self.plan_path(env_data)
            if action == "Goal reached":
                break
            new_position = self.execute_action(action)
            print(f"Moved to {new_position}")

agent = AutonomousAgent()
agent.run()

AI Agent 的核心技术

机器学习基础

监督学习：通过标记数据来训练模型，目标是学习输入到输出的映射，常用于分类和回归问题。

无监督学习 ：处理未标记的数据，目标是发现数据中的隐藏结构。目标是发现数据的内在结构，常用于聚类、降维和异常检测。

强化学习：通过与环境交互来学习最优策略的方法。目标是最大化累积奖励，适用于序列决策问题。

  • 关键概念：
    • 状态（State）
    • 动作（Action）
    • 奖励（Reward）
    • 策略（Policy）
    • 价值函数（Value Function）

深度学习技术

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据的层次表示。在AI Agent开发中，深度学习技术能够处理高维度、非结构化的数据，如图像、音频和文本。

神经网络基础：深度学习的基础，它模仿了人脑的结构和功能。

  • 关键概念：
    • 神经元（Neuron）
    • 激活函数（Activation Function）
    • 权重和偏置（Weights and Biases）
    • 前向传播（Forward Propagation）
    • 反向传播（Backpropagation）

卷积神经网络 (CNN)：处理网格结构数据（如图像）时表现出色，局部连接、权重共享、空间或时间下采样

  • 关键组件：
    • 卷积层
    • 池化层
    • 全连接层

循环神经网络 (RNN)：适用于处理序列数据，如时间序列或自然语言。能处理变长序列、具有内部状态（记忆）、可以捕捉长期依赖关系。

  • 变体：
    • 长短期记忆网络（LSTM）
    • 门控循环单元（GRU）

注意力机制与 Transformer：能偶并行处理序列、捕捉长距离依赖、计算效率高。

注意力机制允许模型在处理输入时关注最相关的部分。

Transformer架构基于自注意力机制，在各种NLP任务中取得了突破性进展。

自然语言处理 (NLP)

自然语言处理是AI Agent与人类进行语言交互的关键技术。它使Agent能够理解、生成和处理人类语言。

文本分类：文本分类是NLP的基础任务之一，它将文本分配到预定义的类别中。

  • 情感分析
  • 垃圾邮件检测
  • 新闻分类

命名实体识别NER：识别文本中的命名实体（如人名、地名、组织名等）并将其分类的任务。

  • 情感分析
  • 垃圾邮件检测
  • 新闻分类

情感分析：旨在确定文本中表达的情感态度（如积极、消极或中性）。

  • 社交媒体监控
  • 客户反馈分析

  • 市场研究

    机器翻译：将文本从一种语言自动翻译成另一种语言的任务。

  • 跨语言通信

  • 多语言内容创建
  • 国际商务

计算机视觉

计算机视觉使AI Agent能够理解和处理视觉信息。

图像分类：识别图像中主要对象或场景的任务。

  • 医学诊断
  • 自动标记
  • 内容过滤

目标检测：识别图像中的对象&定位它们的位置。

  • 自动驾驶
  • 安全监控
  • 零售分析

图像分割：将图像划分为多个语义区域，为每个像素分配一个类别标签。

  • 医学图像分析
  • 自动驾驶场景理解
  • 增强现实

人脸识别：涉及检测、对齐和识别人脸。

  • 安全系统
  • 用户认证
  • 社交媒体标记

决策与规划

AI Agent自主行动的核心能力，使其能够在复杂环境中做出明智的选择并制定长期策略。

决策树：一种直观的决策模型，适用于分类和回归任务。

  • 风险评估
  • 客户分类
  • 医疗诊断

蒙特卡洛树搜索（MCTS）：一种用于决策过程的启发式搜索算法，特别适用于具有大状态空间的问题。

  • 游戏AI（如围棋）
  • 路径规划
  • 资源分配

A*算法：一种用于图形搜索和路径规划的启发式算法。

  • 导航系统
  • 机器人路径规划
  • 游戏AI寻路