AI - Agents & Environments - An AI system is composed of an agent and its environment. The agents act in their environment. The environment may contain other agents.
2023 年 3 月起,AI Agent 领 域迎来了第一次“出圈”,西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT 等多款重大 Agent 研究项目均在短短两周内陆续上线,引发了大家对 AI Agent 领域的关注。目前已经 涌现了在游戏领域大放异彩的英伟达 Voyager 智能体、能够帮助个人完成简单任务 的 Agent 助理 HyperWrite、以及主打个人情感...
在哲学领域,Agent可以是人、动物,甚至是具有自主性的概念或实;然而,在人工智能领域,Agent是一个计算实体(这种计算实体的表现形式有很多种,例如接入真实世界的机器人,对话接口,沙盒环境里的游戏NPC等),它们能够使用传感器感知周围环境,自主做出决策,然后使用执行器采取行动。 2.2 AI Agent的技术演变史 1、Symbolic...
分级系统(Hierarchies of agents):Multi-agent system 为了更高效率的履行职能,如今的的智能主体通常都是以包含许多“子代理(sub-angent)”的分层结构。子代理程序处理和执行较低级别的功能。总而言之,智能主体和子代理创建了一个完整的系统,可以完成难度很大的任务或目标,而他们的行为和响应则显示出了一种智能化形...
相反,它们主要关注Agent与其Environment之间的交互,强调快速和实时响应。这类Agent的设计优先考虑直接将输入输出进行映射,而不是复杂的推理和符号操作。Reactive Agent通常需要较少的计算资源,从而能做出更快的反应,但可能缺乏复杂的高层决策和规划能力。 3、RL-based Agents:该领域的主要关注点是如何让Agent通过与环境的...
AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AI Agent也可以称为“智能…
AI Agent 并不是一个新兴的概念,早在多年前就已在人工智能领域有了研究。在《人工智能:现代方法(第4版)》一书中,作者表示: 任何通过传感器(sensor)感知环境(environment)并通过执行器(actuator)作用于该环境的事物都可以被视为智能体(agent)。 从这个概念上而言,围棋机器人AlphaGo、苹果手机助手Siri、天猫精灵智能...
反正看到上面这些我是觉得酷毙了(绝对不是因为我玩的菜)。所以简单的说,强化学习(Reinforcement learning,RL)是一类机器学习算法,用于描述和解决有智能体(agent)和环境(environment)交互的问题。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互、观察环境和执行动作来学习最优策略,以达到最大化某种累积奖励的目标。
代理人，Agent：一个我们试图学习的实体（即玩家在游戏中所使用的角色）；环境，Environment：代理人所处...
在强化学习中有五个核心组成部分,它们分别是:环境(Environment)、智能体(Agent)、状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)。 在某一时间节点 ttt: 智能体在从环境中感知其所处的状态 sts_tst 智能体根据某些准则选择动作 ata_tat 环境根据智能体选择的动作,向智能体反馈奖励 rt+1r_{t+1}rt+1 通过合理的学...