人工智能（AI）代理是許多開創性AI應用的核心。與通用AI系統不同，AI代理人是旨在感知其環境，做出決策和執行行動以實現特定目標的自治實體。他們的應用程序從安排約會的虛擬助手到優化供應鏈的高級機器人技術的範圍。這些代理商自主，聰明地運作，並適應不斷變化的條件，徹底改變了各個行業。
AI代理的擴大領域需要逐漸逐漸的詞彙量。曾經僅限於學術界的“工具使用”和“反思”之類的術語對於開發人員，高管和AI愛好者至關重要。理解這種專業術語對於掌握AI代理人的能力，局限性和道德含義至關重要，無論您是研究強化學習（RL）還是多代理系統（MAS）。本指南概述了您需要知道的60個基本AI代理。
AI代理是旨在與環境互動和獨立完成任務的自主系統。他們首先感知輸入（用戶查詢，數據等），處理此信息以確定最佳的行動方案。與依賴於預編程的規則或靜態數據集的傳統AI模型不同，智能代理實時適應，從新數據中學習並根據不斷發展的情況做出決策。以下部分詳細介紹了50個關鍵AI代理條款。
這是基本AI代理術語的詞彙表：
AI代理是數字助理或機器人，可以感知其環境，處理信息並採取行動實現目標。使用攝像頭和傳感器在道路上航行的自動駕駛汽車就是一個很好的例子。
自主代理人獨立運作而沒有人類監督。送貨無人機選擇其路線，避免障礙並在沒有幫助的情況下完成交貨。
操作是AI代理完成任務的步驟。聊天機器人發送答复或抓住工具的機器人就是示例。這些行動取決於代理商的目標。
執行器是實現AI代理運動的組件。在機器人中，這可能是運動臂的電動機。在虛擬代理中，可以是發送電子郵件或更新數據庫的軟件命令。
建立能夠獨立感知，思想和行動的AI代理的結構化方法。這些包括審議代理（面向目標的計劃）和反應性代理（實時響應者）。這些模式在動態環境中增強了適應性和決策。
代理檢索演出的一代（RAG）增強了人工智能的召回，推理和自我交織能力。與傳統的抹布不同，代理抹布迭代通過自我詢問，提高準確性和自我糾正來完善其輸出。這大大改善了自動決策，研究工具和AI助手。
AI代理商對當前情況的知情估計。如果代理人的願景被阻止，它依靠現有數據來推斷正在發生的事情並相應地做出決定。
與用戶相互作用的會話AI代理。聊天機器人使用自然語言處理（NLP）來理解和自然地對人類交流，處理從訂購比薩到客戶服務的任務。
AI代理評估其性能的心理過程（“我做得正確嗎？”）。這種自我評估可以隨著時間的推移而改善。
AI代理使用外部資源的能力。例如，使用計算器應用來解決數學問題或訪問天氣API以進行預測。
共同努力的AI代理集合。在倉庫中，機器人可能會對包裝進行分類，而其他機器人則可以進行協作，以有效地交付。
簡單AI代理的相互作用引起的複雜結果。一群以下基本規則群會產生復雜的飛行模式。
一個協作學習過程，AI代理人共享學習知識而無需直接共享數據，保留隱私，同時提高整體績效。
人類引導或糾正AI代理的行動，維護監督和控制的系統。
AI經紀人預期未來事件的過程，類似於計劃旅行 - 確定路線，潛在停車和意外事件。
AI代理商的目標努力實現，從贏得遊戲到檢索信息。
測量AI代理的成功的度量，將價值分配給結果以指導決策。
AI代理使用的快捷方式簡化了解決問題的方法，採用經驗法則而不是詳盡的分析。
AI代理使用的數據網絡來理解信息之間的關係，類似於將思想和事實聯繫起來的思維圖。
結構化的詞彙定義概念及其關係，幫助AI代理理解其環境。
AI代理根據預定義的規則做出決定的系統，例如“如果是紅色，請停止”。
AI代理的內部表示環境，用於預測和計劃。
由於環境的變化（例如使用過時的地圖），AI代理的性能惡化。
創造尊重人類價值並避免傷害的公平，公正和透明的AI代理。
確保AI代理人平等對待所有個體，避免有利於某些群體的偏見。
通過AI代理的組解決集體問題，模仿昆蟲菌落的行為。
一個人從AI代理那裡接管決策，例如飛行員覆蓋自動駕駛。
一個確保AI代理的系統可以優雅地處理錯誤，為意外情況提供安全網。
人類和AI一起工作，例如廚師和在廚房中合作的廚師。
存儲和檢索信息的系統，使AI代理能夠從經驗中學習。
在層次結構中組織的代理，具有高級代理協調下層代理。
代理人直接對其當前情況做出反應，而無需考慮過去或將來。
推理和基於推論的信息而不是直接觀察。
基於結果的推理和行動，精煉行動的迭代過程。
管理多個AI代理的系統。
AI代理的核心處理單元，處理輸入，生成響應並做出決策。
示例動作指導AI代理的決定。
AI代理可以執行的預定義動作。
受試者AI代理人經過培訓。
AI代理執行的背景操作。
AI代理如何存儲和使用信息。
AI超過人類智力的假設點。
使用LLM構建AI代理的框架，集成知識檢索，API和推理。
創建自主多代理系統的框架。
一個用於構建AI代理的輕量級框架。
一個多代理編排框架。
用於資源有效AI代理的緊湊型LLM。
AI代理處理的最小文本單元。
給予AI代理的說明引起了響應。
AI代理可以訪問的過去信息量。
AI代理生成錯誤信息的實例。
控制AI代理響應的隨機性的參數。
一種用於引導AI代理進行分步推理的技術。
使用功能與外部系統交互。
建造AI代理的工具和基礎設施。
AI代理人的自主任務完成的結構化過程。
建立狀態多代理LLM應用程序的框架。
AI代理的持續存儲。
臨時存儲以立即上下文。
AI代理通過反複試驗學習的機器學習技術，獲得了所需的行動獎勵。
AI代理術語對於理解智能係統如何做出自主決策至關重要。從機器人導航物理空間到聊天機器人增強在線互動，AI代理人正在改變行業和解決問題的方法。道德和透明操作至關重要。理解這些術語使我們能夠塑造AI的未來，從而確保這些系統作為正在進行的合作夥伴。
以上是您必須在2025年知道的60個AI代理商的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
