Ejen kecerdasan buatan (AI) berada di tengah -tengah banyak aplikasi AI yang terobosan. Tidak seperti sistem AI tujuan umum, ejen AI adalah entiti sendiri yang direka untuk melihat persekitaran mereka, membuat keputusan, dan melaksanakan tindakan untuk mencapai matlamat tertentu. Aplikasi mereka terdiri daripada pembantu maya penjadualan pelantikan kepada robot lanjutan mengoptimumkan rantaian bekalan. Ejen -ejen ini beroperasi secara autonomi, bijak, dan menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan, merevolusi pelbagai industri.
Bidang yang berkembang dari agen AI memerlukan perbendaharaan kata yang semakin meningkat. Terma seperti "penggunaan alat" dan "refleksi," yang pernah terhad kepada kalangan akademik, kini penting bagi pemaju, eksekutif, dan peminat AI. Memahami istilah khusus ini adalah penting untuk memahami keupayaan, batasan, dan implikasi etika agen AI, sama ada anda mengkaji pembelajaran tetulang (RL) atau sistem multi-agen (MAS). Panduan ini menggariskan 60 istilah ejen AI penting yang perlu anda ketahui.
Ejen AI adalah sistem autonomi yang dibina untuk berinteraksi dengan persekitaran mereka dan menyelesaikan tugas secara bebas. Mereka bermula dengan melihat input (pertanyaan pengguna, data, dan lain -lain), memproses maklumat ini untuk menentukan tindakan terbaik. Tidak seperti model AI tradisional yang bergantung kepada peraturan pra-diprogramkan atau dataset statik, ejen pintar menyesuaikan diri dalam masa nyata, belajar dari data baru, dan membuat keputusan berdasarkan keadaan yang berkembang. Bahagian berikut terperinci lebih daripada 50 istilah ejen AI utama.
Berikut adalah glosari istilah ejen AI penting:
Ejen AI adalah pembantu digital atau robot yang melihat persekitarannya, memproses maklumat, dan mengambil tindakan untuk mencapai matlamat. Kereta memandu sendiri, menggunakan kamera dan sensor untuk menavigasi jalan raya, adalah contoh utama.
Ejen autonomi beroperasi secara bebas tanpa pengawasan manusia. Drone penghantaran memilih laluannya, mengelakkan halangan, dan menyelesaikan penghantaran tanpa bantuan adalah contoh.
Tindakan adalah langkah ejen AI yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Chatbot yang menghantar balasan atau robot yang menggenggam alat adalah contoh. Tindakan ini ditentukan oleh matlamat ejen.
Penggerak adalah komponen yang membolehkan pergerakan ejen AI. Dalam robot, ini mungkin motor bergerak lengannya; Dalam ejen maya, ia boleh menjadi arahan perisian yang menghantar e -mel atau mengemas kini pangkalan data.
Pendekatan berstruktur untuk membina agen AI yang mampu persepsi, pemikiran, dan tindakan bebas. Ini termasuk ejen yang lazim (perancangan berorientasikan matlamat) dan ejen reaktif (responden masa nyata). Corak ini meningkatkan kesesuaian dan membuat keputusan dalam persekitaran dinamik.
Generasi Agen Retrieval-Agen (RAG) meningkatkan kemampuan AI, penalaran, dan kemampuan sendiri. Tidak seperti kain tradisional, kain ragut secara beransur-ansur menapis outputnya melalui pertanyaan diri, meningkatkan ketepatan dan pembetulan diri. Ini meningkatkan pengambilan keputusan automatik, alat penyelidikan, dan pembantu AI.
Anggaran ejen AI mengenai keadaan semasa. Sekiranya visi ejen disekat, ia bergantung kepada data sedia ada untuk membuat kesimpulan apa yang berlaku dan membuat keputusan dengan sewajarnya.
Agen AI perbualan berinteraksi dengan pengguna. Chatbots menggunakan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) untuk memahami dan bertindak balas secara semulajadi kepada komunikasi manusia, mengendalikan tugas dari memerintahkan pizza ke perkhidmatan pelanggan.
Proses mental di mana ejen AI menilai prestasinya ("Adakah saya melakukannya dengan betul?"). Penilaian diri ini membolehkan ejen bertambah baik dari masa ke masa.
Keupayaan ejen AI untuk menggunakan sumber luaran. Sebagai contoh, menggunakan aplikasi kalkulator untuk menyelesaikan masalah matematik atau mengakses API cuaca untuk ramalan.
Koleksi ejen AI bekerja bersama -sama. Di gudang, robot mungkin menyusun pakej sementara yang lain memindahkan mereka, bekerjasama untuk penghantaran yang cekap.
Hasil kompleks yang timbul daripada interaksi agen AI yang mudah. Kambing burung, masing -masing peraturan asas berikut, mewujudkan corak penerbangan yang kompleks.
Proses pembelajaran kolaboratif di mana ejen AI berkongsi pengetahuan yang dipelajari tanpa berkongsi data secara langsung, mengekalkan privasi sambil meningkatkan prestasi keseluruhan.
Sistem di mana manusia membimbing atau membetulkan tindakan ejen AI, mengekalkan pengawasan dan kawalan.
Proses ejen AI untuk menjangkakan peristiwa masa depan, sama seperti merancang perjalanan jalan - menentukan laluan, berhenti berpotensi, dan kontinjensi.
Objektif ejen AI berusaha untuk mencapai, mulai dari memenangi permainan untuk mendapatkan maklumat.
Metrik mengukur kejayaan ejen AI, memberikan nilai kepada hasil untuk membimbing membuat keputusan.
Pintasan yang digunakan oleh ejen AI untuk memudahkan penyelesaian masalah, menggunakan peraturan ibu jari dan bukannya analisis menyeluruh.
Rangkaian data yang digunakan oleh ejen AI untuk memahami hubungan antara maklumat, sama dengan peta minda yang menghubungkan idea dan fakta.
Konsep yang menentukan perbendaharaan kata berstruktur dan hubungan mereka, membantu ejen AI memahami persekitarannya.
Sistem di mana ejen AI membuat keputusan berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan, seperti "jika cahaya merah, berhenti."
Perwakilan dalaman ejen AI persekitarannya, yang digunakan untuk ramalan dan perancangan.
Kemerosotan dalam prestasi ejen AI disebabkan oleh perubahan dalam persekitarannya (seperti menggunakan peta ketinggalan zaman).
Mewujudkan agen AI yang adil, tidak berat sebelah, dan telus yang menghormati nilai -nilai manusia dan mengelakkan kemudaratan.
Memastikan ejen AI merawat semua individu sama, mengelakkan bias yang memihak kepada kumpulan tertentu.
Penyelesaian masalah kolektif oleh kumpulan agen AI, meniru tingkah laku koloni serangga.
Seorang manusia mengambil alih keputusan dari ejen AI, seperti juruterbang autopilot yang mengatasi.
Sistem yang memastikan ejen AI mengendalikan kesilapan dengan anggun, memberikan jaring keselamatan untuk situasi yang tidak dijangka.
Manusia dan AI bekerjasama, seperti seorang chef dan sous-chef yang bekerjasama di dapur.
Sistem untuk menyimpan dan mengambil maklumat, membolehkan ejen AI belajar dari pengalaman.
Ejen yang dianjurkan dalam hierarki, dengan ejen peringkat tinggi menyelaraskan agen peringkat rendah.
Ejen bertindak balas secara langsung kepada keadaan semasa tanpa mempertimbangkan masa lalu atau masa depan.
Penalaran dan bertindak berdasarkan maklumat yang disimpulkan dan bukannya pemerhatian langsung.
Proses berulang dan bertindak, tindakan penapisan berdasarkan hasil.
Sistem yang menguruskan pelbagai ejen AI.
Unit pemprosesan teras agen AI, mengendalikan input, menjana respons, dan membuat keputusan.
Contoh tindakan membimbing keputusan ejen AI.
Tindakan yang telah ditentukan oleh ejen AI boleh dilakukan.
Subjek ejen AI dilatih untuk mengendalikan.
Operasi latar belakang yang dilakukan oleh ejen AI.
Bagaimana AI Ejen menyimpan dan menggunakan maklumat.
Titik hipotetikal di mana AI melampaui kecerdasan manusia.
Rangka kerja untuk membina ejen AI menggunakan LLM, mengintegrasikan pengambilan pengetahuan, API, dan penalaran.
Rangka kerja untuk mewujudkan sistem multi-agen autonomi.
Rangka kerja ringan untuk membina agen AI.
Rangka kerja orkestra pelbagai ejen.
LLM padat untuk ejen AI yang cekap sumber.
Unit terkecil teks yang diproses oleh ejen AI.
Arahan yang diberikan kepada ejen AI untuk mendapatkan respons.
Jumlah maklumat masa lalu ejen AI boleh diakses.
Contoh di mana ejen AI menghasilkan maklumat palsu.
Parameter yang mengawal rawak respons agen AI.
Teknik untuk membimbing ejen AI melalui penalaran langkah demi langkah.
Menggunakan fungsi untuk berinteraksi dengan sistem luaran.
Alat dan infrastruktur untuk membina ejen AI.
Proses berstruktur untuk penyelesaian tugas autonomi oleh ejen AI.
Rangka kerja untuk membina aplikasi LLM multi-agen negara.
Penyimpanan berterusan untuk ejen AI.
Penyimpanan sementara untuk konteks segera.
Teknik pembelajaran mesin di mana ejen AI belajar melalui percubaan dan kesilapan, menerima ganjaran untuk tindakan yang dikehendaki.
Istilah ejen AI adalah penting untuk memahami bagaimana sistem pintar membuat keputusan autonomi. Dari robot menavigasi ruang fizikal ke chatbots meningkatkan interaksi dalam talian, agen AI mengubah industri dan pendekatan penyelesaian masalah. Operasi etika dan telus adalah yang paling penting. Memahami istilah ini memberi kita kuasa untuk membentuk masa depan AI, memastikan sistem ini berfungsi sebagai rakan kongsi yang sedang berjalan.
Atas ialah kandungan terperinci 60 istilah ejen AI yang mesti anda ketahui pada tahun 2025. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Bagaimana untuk mengeksport fail excel daripada Kingsoft Documents
kuasa komputer riba
Bagaimana untuk menyelesaikan masalah yang kod js tidak boleh dijalankan selepas pemformatan
Perbezaan antara git dan svn
Adakah perlu untuk menaik taraf windows 11?
Perbezaan antara Sass dan kurang
Bagaimana untuk menyambungkan fail html dan fail css
Pengenalan kepada perisian kalkulator dalam talian
Perbezaan antara vscode dan vs
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
