時間的推移更多地了解他們的周

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基於目標的代理 - 這些代理添加到基於模型的代理保留的數據，通過補充有關目標的信息，例如有關期望結果和環境的信息。

基於效用的代理 - 這些類似於基於目標的代理，但它們還提供第二個效用指標。該評估根據預期結果對每個潛在後果進行排名，並選擇優化結果的行動方案。評級標準的示例包括成功概率或所需資源數量等因素。

學習代理 - 這些代理使用額外 whatsapp 手机号码列表 的學習組件來逐漸變得更好，並隨著圍環境。學習組件決定性能組件應如何逐漸改變以指示基於輸入的改進。


Agent Function  -由以下公式描述的代理函數將規則鏈接到動作。

代理程序 - 代理程序是將代理功能付諸實踐的好方法。為了創建功能 f，代理程序在物理架構上運行。

AI 代理架構的一個常見元素是 PEAS 模型。縮寫 PEAS 代表性能測量、環境、執行器和傳感器。例如，考慮一個真空吸塵器。

代理可以在沒有直接人工輸入或使用其他軟件技術的情況下運行。它可以控制內部的行為和環境。代理根據其當前情況自行決定採取最佳行動方案。如果一個代理人的表現是通過它在學習和適應環境中的經驗來衡量的，那麼它就已經實現了自主。



靈活性
代理必須對內部變化做出快速反應並了解周圍環境。

主動 - 代理人不僅應該對周圍環境做出反應，還應該能夠在必要時負責並採取機會主義的、目標導向的行動。

代理應該在社會問題上與人類和其他人工智能合作。

人工智能中的問題解決代理
解決問題的人工智能代理使用各種算法和分析來創建解決方案。如下 -

搜索算法 - 搜索策略被認為是解決問題的普遍方法。理性或解決問題的代理人使用這些方法和策略來解決問題並取得最佳結果。

盲目搜索 - 也稱為不知情的搜索算法，使用蠻力並且缺乏任何領域知識。