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人工智能通识教程厦门大学

智能体第5章

录智能体概述智能体的关键技术0102030405060708智能体和人工智能的关系09典型的智能体产品智能体的关键特征智能体的分级基于大模型的智能体1011智能体的未来发展智能体的分类智能体的组成智能体的工作原理

01Partone智能体概述

智能体（AIAgent），又称“人工智能代理”，是一种模仿人类智能行为的智能化系统，它就像是拥有丰富经验和知识的“智慧大脑”，能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取行动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自身行为。智能体非单纯软件或硬件，是宽泛概念，可为软件程序、机器人或其他系统，具自主性与智能性。软件形式智能体硬件形式智能体特性：可自主感知、决策、行动，运行于计算机或服务器，通过网络交互，具灵活性与可扩展性。举例：智能推荐系统中能依用户反馈和行为数据调整推荐策略。特性：常集成传感器、处理器、执行器等，可自主感知、决策并执行物理动作，具实体性与交互性。举例：自动驾驶汽车中可自主导航驾驶，提升交通安全性与效率。

软件形式的智能体与传统的软件程序不同，传统软件程序通常是按照预先设定的规则和指令执行任务，而智能体则具备一定的自主性、适应性、学习能力、智能行为和目标导向。与传统软件相比，智能体的核心差异体现在以下几个方面：0102自主性适应性智能体核心差异体现0603交互性增强学习能力0504目标导向性智能行为展现

5.1.2智能体的发展历程总体而言，智能体的发展主要经历了以下阶段：早期探索阶段深度学习突破阶段多智能体协作阶段机器学习兴起阶段智能体爆发阶段

智能体在多个领域发挥着关键作用，以下是一些典型应用场景：040305智能家居游戏与娱乐金融领域①语音助手②智能设备0206①游戏AI②虚拟现实（VR）①自动交②风险评估智能交通医疗领域①自动驾驶汽车②交通管理系统①智能诊断系统②医疗机器人0107机器人技术教育①工业机器人②服务机器人典型应用场景

智能体的优势主要体现在以下三个方面：高效性准确性自适应性智能体处理数据和执行任务高效，在数据分析领域，相比传统人工方式，能凭借强大计算能力和高效算法，快速处理海量数据，筛选关键信息，揭示潜在模式与趋势。智能体能根据环境变化和用户反馈持续学习、调整策略，灵活应对多样场景与任务。如在智能交通管理中，实时调整信号灯时长；在智能家居中，深度学习用户习惯调控设备。智能体通过机器学习与算法优化，提升决策和执行准确性，降低人为错误风险，在医疗诊断、工业生产质量检测等领域表现突出。

02Parttwo智能体和人工智能的关系

5.2智能体和人工智能的关系人工智能与智能体既关联又独立：人工智能智能体二者关系旨在赋予机器类似人类的智能，如学习、推理等。它是宽泛领域，包含机器学习等多种技术与算法，应用广泛，涉及自动驾驶等多方面，核心是模仿人类智能行为，实现可能依赖智能体运作。能感知环境并通过行动影响环境，有物理或虚拟形态，有特定目标，通过决策达成，具备一定算计能力。虽可能基于人工智能构建，但也可能是遵循规则的系统，不必然依赖人工智能。人工智能是智能体行为的技术支撑，智能体利用其技术提升能力，可视为人工智能的应用实例，如语音识别技术、智能机器人等都是体现

5.2智能体和人工智能的关系总体而言，人工智能是一个关注如何模拟和增强智能的技术领域；而智能体则是能够感知并行动的实体，它可以是人工智能的应用实例，也可以独立于人工智能技术而运作。从交互、推理、调用、创新及组织等多个维度来看，人工智能与智能体之间存在着显著的差异，具体如下：创新组织交互调用

03Partthree智能体的关键特征

智能体的关键特征主要包括以下几个方面：自主性感知能力执行能力目标导向性决策能力适应能力交互性

04Partfour智能体的分级

智能体划分为6个级别，展现了智能体从简单规则执行到完全自主学习和适应的进化路径。每一层级都代表了AI能力的逐步增强，同时也扩展了其在实际应用中的潜力。具体如下：L0L1L2无人工智能使用基于规则的人工智能基于模仿学习与强化学习的人工智能L3L4L5基于大语言模型的人工智能自主学习与泛化能力的智能体具有个性与协作行为的智能体

下表给出了智能体的不同级别对比，对比维度包括技术手段、性能、能力、关键特性、应用场景等。L0L1L2L3L4L5基于LLM与多智能体协作的AI，具备超越人类的推理、记忆、反思、自主学习和决策能力，情感、个性与协作能力也进一步发展基于大型语言模型（LLM），具备意图、行动、推理、决策、记忆与反思的能力通过监督学习和强化学习驱动，带有推理和决策能力基于LLM和工具，具备自我学习、泛化和推理能力，记忆