广义的Agent包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。

狭义的Agent专指信息世界中的软件机器人或称软件Agent

1) 弱定义

Agent用来最一般地说明一个软硬件系统,具有四个特性:

(1)自治性。在无人或其他系统的直接干预下可自主操作,并能控制其行为和内部状态。

(2)社会性。能够通过某种通信语言与其他Agent(也可能是人)进行交互。

(3)反应性。感知所处的环境,对环境的变化做出实时的反应,并可通过行为改变环境。

(4)能动性。不仅仅简单地对环境做出反应,而且可以主动地表现出目标驱动的行为。

2) 强定义

Agent除具备弱定义中所有特性外,还应具备一些人类才具有的特性,如知识、信念、义务、意图等。

2. Agent类型

(一) 常用划分

1) 简单反应式Agent

图1 简单反应式Agent结构框图

2) 内置状态反应式Agent

图2 内置状态的反应式Agent结构框图

3) 目标驱动的Agent

图3 目标驱动的Agent结构框图

4) 效用驱动的Agent

图4 效用驱动的Agent结构框图

(二) 按问题求解能力划分

反应型Agent :能响应环境的变化或来自其他Agent的消息。
慎思型Agent(意图型Agent):能够针对意图和信念进行推理,建立行为计划,并执行这些计划。
社会性Agent:除具有意图Agent的能力外,还具有关于其他主体的明确模型。

3. Agent的环境

1) 环境的属性

图5 环境的属性

可知性:Agent传感设备使它可以了解环境的全部状态。对于完全可知的环境,Agent无需保存内置状态信息。

确定性:下一步环境的状态可以由当前状态和Agent选择的动作来完全决定。

阶段性:在一个按时间划分为一个个不相关的阶段的环境里,Agent的执行过程也将划分为一个个阶段。

静态和动态:如果环境在Agent进行推理的时候就发生改变,就说该环境对于Agent来说是动态的,否则就是静态的。

连续性:如果系统中只有有限的、区别明显的、清晰定义的知觉对象和动作,就说环境是离散的。

参考

Agent概述

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