五种 AI Agent：自主功能与现实应用

在人工智能领域，2025 年无疑是 AI Agent 的关键之年。新的 Agent 工作流和模型不断涌现，社交媒体上也常常伴随着激动人心的声明：以前需要人类专业知识的任务，如今已经通过最新的 Agent 突破完全实现了自动化。然而，你是否能够区分简单的反射代理和高级学习代理呢？本文将带你深入了解五种主要类型的 AI Agent，探索它们的智能水平、决策过程以及它们如何与周围环境互动以达到期望结果。

1. 反射代理（Reflex Agent）

反射代理是最简单、最基本的一类 AI Agent，它遵循预定义的规则来做出决策，类似于恒温器的工作原理。当温度低于预定阈值时，它会打开加热器；当温度达到设定值时，它会再次关闭加热器。这种决策过程是通过传感器测量环境的感知输入实现的。传感器将感知输入传递给 Agent 的内部逻辑，Agent 通过这些输入来判断当前世界的状态，并据此使用条件规则作为其核心逻辑。

这些规则通常是“如果……那么……”的结构。例如，“如果温度降至 18 度，就打开暖气。”这些规则由执行器执行，产生相应的动作。Agent 的输出行为和动作会影响环境，进而影响下一组感知输入，形成一个循环。

在规则明确定义的结构化和可预测的环境中，简单的反射代理是有效的。然而，在动态场景中，它们可能会出错。由于它们不存储过去的信息，如果预定义的规则不足以处理新情况，它们可能会重复犯同样的错误。那么，如何应对动态场景呢？

2. 基于模型的反射代理（Model-Based Reflex Agent）

基于模型的反射代理在决策过程中不仅使用条件动作规则，还包含一个内部模型。这个模型存储在状态组件中，并通过观察世界的实际演变来更新。它不仅关注当前的感知输入，还关注环境如何从一种状态转变为另一种状态。Agent 会跟踪其自身的行为如何影响环境，从而更好地做出决策。

一个典型的例子是扫地机器人。它的内部状态会记住它去过哪里、哪些区域是干净的以及哪里有障碍物。它知道，如果它向前移动，它就会改变位置，并且这个动作会产生后果。它有条件动作规则，例如，“如果它感觉它在一个脏的地方，而用户还没有清理，那么就用吸尘器清理。”它不仅对立即看到的事物做出反应，还能推断并记住当前无法观察到的环境部分。这就是基于模型的推理的实际应用。

3. 基于目标的 AI Agent（Goal-Based AI Agent）

基于目标的 AI Agent 在基于模型的 Agent 的基础上增加了基于目标的决策。它不再依赖条件行动规则，而是通过目标来指导其行为。目标代表 Agent 试图实现的期望输出。Agent 使用其内部模型来模拟可能的行动的未来结果，预测如果执行某个动作会发生什么情况。这使得决策过程从简单的条件反应转变为基于目标的推理。

例如，自动驾驶汽车的目标是到达目的地 X。它会考虑其当前状态（例如，“我在大街上”），然后生成一个预测：“如果我向左转，我就会朝高速公路行驶。”它会问：“这个动作能帮助我到达目的地 X 吗？”如果答案是肯定的，那么动作就是左转。

基于目标的 Agent 广泛应用于机器人和模拟领域，其中设定了明确的目标并需要适应环境。然而，基于目标的 Agent 只考虑目标是否实现，而不考虑不同结果的可取性。这就引出了基于效用的 Agent。

4. 基于效用的 AI Agent（Utility-Based AI Agent）

基于效用的 Agent 不仅考虑目标是否实现，还考虑不同结果的可取性。效用代表了对特定结果的偏好值。对于每一种可能的未来状态，Agent 会评估其效用得分，从而选择最优的行动路径。

例如，自主无人机送货的基于目标的版本可能是将包裹递送到地址 X，并选择完成该目标的操作。然而，基于效用的 Agent 会考虑更多因素，如快速、安全地运送包裹并且使用最少的能源消耗。它会模拟多条路径，预测持续时间、电池电量和天气等因素，并选择最大化其效用得分的路线。

5. 学习代理（Learning Agent）

学习代理是适应性最强、功能最强大的 Agent。它不是通过硬编码或目标驱动，而是从经验中学习。它根据环境反馈更新其行为，以不断提高其性能。学习代理的工作原理如下：

批评组件（Critic）：通过传感器观察 Agent 行为的结果，并将其与性能标准进行比较。这会生成一个数字反馈信号，通常在强化学习中被称为奖励。

学习元素（Learner）：使用来自批评组件的反馈来更新 Agent 的知识。它的任务是改进 Agent 从状态到动作的映射。

问题生成器（Problem Generator）：建议 Agent 尚未尝试的新操作，例如尝试不同的路径，看看是否更快。

性能元素（Performance Element）：根据学习元素确定的最佳操作来选择动作。

以人工智能国际象棋机器人为例，它使用当前学习策略来玩游戏（性能元素）。批评组件会看到它输掉了比赛，学习元素会根据数千场比赛的结果调整其策略，问题生成器则会建议尚未探索的新动作。

不同 Agent 的特点

简单反射代理：反应迅速，但没有记忆，也不了解历史。

基于模型的反射代理：具有记忆功能，通过跟踪一段时间内的状态来实现，但它仍然是被动的。

基于目标的 Agent：通过目标导向行为来实现目标，但任何达到目标的方法都可以。

基于效用的 Agent：通过选择最佳结果来实现目标，但需要准确的效用函数。

学习代理：通过从经验中学习而不断改进，但这是最慢且数据最密集的过程。

多 Agent 系统

在许多情况下，我们会希望将多个 Agent 结合使用。这被称为多 Agent 系统，即多个 Agent 在共享环境中运行，以合作的方式朝着共同目标努力。随着 Agent 人工智能的不断发展，特别是学习 Agent 利用生成人工智能的进步，AI Agent 越来越擅长处理复杂的用例。然而，目前 AI Agent 通常在有人类参与的情况下工作效果最佳。