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Agent（智能体）是一个能够感知环境并采取行动的自主实体，通常被设计用于在特定的环境中执行任务。智能体可以通过学习、推理等方式来决策，目标是最大化某种效用或实现某个预定的目标。它们广泛应用于自动化系统、游戏AI、机器人、自然语言处理、推荐系统等领域。
Agent的主要特性：
- 自主性（Autonomy）：智能体可以自主地对环境进行感知并做出决策，而不依赖外部指令。
- 感知能力（Perception）：能够感知外界环境，通过传感器或其他机制获取外界信息。
- 行动能力（Action）：能基于感知的信息采取相应的动作或行为，通过执行器或输出系统对环境产生影响。
- 目标导向性（Goal-oriented）：智能体通过采取行动以达到某个预定目标或最大化某种效用函数。
- 持续性（Persistence）：智能体是一个持续运行的实体，而不是一次性运行的程序。
Agent的分类：
- 简单反应型智能体（Simple Reactive Agent）：直接基于当前的感知采取行动，没有内部状态。
- 基于模型的智能体（Model-based Agent）：能够保存部分环境的状态信息，并基于历史信息进行决策。
- 目标驱动型智能体（Goal-based Agent）：智能体具有特定的目标，决策的目的是为了实现这些目标。
- 效用驱动型智能体（Utility-based Agent）：智能体不仅有目标，还能够通过效用函数评估不同选择的优劣，以最大化效用。
智能体奠基论文及其原理：
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《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》 by Warren McCulloch and Walter Pitts (1943)
这篇论文可以被看作是神经网络和智能体研究的起点之一，描述了以逻辑形式模拟神经系统的模型，被认为是启发了后续智能体的理论。它提出了以离散神经元为基础的计算模型。 -
《Plans and the Structure of Behavior》 by George A. Miller, Eugene Galanter, and Karl H. Pribram (1960)
这篇论文提出了认知科学中的“计划”理论，认为智能体可以基于目标和计划行动，这是将心理学与计算智能结合的早期工作。 -
《An Agent-Based Software Architecture for Human-Computer Interaction》 by Pattie Maes (1994)
这篇论文将智能体引入软件系统设计，描述了“代理”的概念，即一种通过感知-行动循环运行的实体，可以处理动态的、复杂的环境，并在人机交互中展现智能。 -
《Intelligent Agents: Theory and Practice》 by Michael Wooldridge and Nicholas R. Jennings (1995)
这篇论文提供了智能体研究领域的系统性介绍，提出了多智能体系统的概念，并讨论了智能体的协作、交互等问题。文中提到的BDI（Belief-Desire-Intention）模型成为智能体设计中的经典模型，它利用智能体的信念、欲望和意图来进行决策和规划。 -
《Reinforcement Learning: An Introduction》 by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto (1998)
虽然这本书主要聚焦于强化学习，但强化学习可以视为智能体通过试错法与环境互动，逐渐学习最优策略的过程。强化学习为现代智能体的自主学习和决策提供了坚实的理论基础。
智能体的核心原理：
- 感知-决策-行动回路：智能体通过不断地感知环境，基于感知的信息通过某种策略或学习机制做出决策，进而采取行动。
- 目标与策略：智能体通常有明确的目标或效用函数，它的行为是基于优化这些目标。策略可以是预先设定的（基于规则或模型），也可以通过学习动态生成。
- 学习：很多智能体能够从经验中学习，不断调整其策略以在未来的情境中表现得更好。强化学习是典型的学习方式。
- 环境的状态和动态：智能体的决策不仅依赖于当前的感知，还依赖于其对环境动态的建模和预测，即基于当前状态推测未来变化。
这些概念为现代AI中各类智能体的设计和实现奠定了基础，如自动驾驶汽车、游戏中的NPC角色、金融市场中的交易代理等。