什么是智能体(代理)架构？

什么是代理架构？

Agent架构定义了软件Agent或智能控制系统内组件的组织结构和交互，通常称为智能Agent中的认知架构。有几种类型的代理架构：

• 反应式架构——它们很简单，不涉及任何内部的世界符号模型。它们以预先定义的方式对刺激或环境变化做出反应。
• 深思熟虑的架构（Deliberative Architectures ）——这涉及到一个世界的内部象征模型，代理可以使用这个模型来考虑采取什么行动。他们能够做出更复杂的行为，因为他们能够规划和推理未来的行动。
• 混合架构——它们结合了反应架构和审议架构的元素，试图利用两者的优势。一个例子是3T架构，它包括反应层、排序层和审议层。
• 分层架构——这涉及多个处理层，其中较高的层使用更抽象的表示，较低的层处理更具体、直接的感知和操作。每一层都在不同的抽象级别上操作，并在控制代理中扮演不同的角色。
• 认知架构-这些设计用于模拟人类认知，通常用于开发通用人工智能。它们旨在复制人类思考和处理信息的方式。

这些框架通常包括知识库、目标，偶尔还包括根据应用程序需求定制的计划库。符号架构依赖于逻辑，提供了健壮性，但灵活性有限；基于神经网络的连接主义架构提供了适应性；由进化算法驱动的进化架构具有高度的灵活性和强大性，但设计起来很复杂。

智能体架构形成了智能体发挥作用的核心，集成了自动驾驶汽车或监控摄像头等系统中的传感器和执行器。agent程序实现agent功能，将感知序列映射到动作。

代理架构的不同类型是什么？

Agent架构概述了Agent中的组件是如何组织和交互的，以使Agent能够在其环境中有效地工作。这些组成部分通常包括感知、推理、学习和行动的机制。

代理架构的主要类型包括：

• 反应式架构——反应式代理是最简单的人工智能代理类型。他们只关注眼前的任务，不考虑任何长期目标。它们以刺激反应的方式对环境的变化作出反应。反应式代理架构是基于情景到行动的直接映射，不同于基于逻辑的架构，后者没有使用中心符号世界模型和复杂的符号推理。
• 深思熟虑的推理架构——深思熟虑的代理人，也称为有意代理人（intentional agents），拥有一个明确表示的世界符号模型，并通过符号推理做出决策。它们在所有主要功能中都需要具有组合语义的符号表示，因为它们的审议(deliberation )不仅限于当前的事实，还构建了关于未来可能状态的假设，并可能包含关于记忆的信息。
• 分层/混合架构——混合代理是最复杂的人工智能代理类型。它们考虑到短期和长期目标和目的，并据此进行规划。在这样的架构中，代理的控制子系统被安排成一个层次结构，更高层以越来越高的抽象级别处理信息。通常，反应性成分比审议性成分具有某种优先级。
• 反应式架构易于设计和实现，无需复杂处理即可对环境刺激做出快速响应。然而，他们缺乏理解更广泛背景或执行复杂任务的能力。
• 深思熟虑的架构使代理能够生成最佳解决方案并对未来状态进行推理，但由于重新规划的速度较慢，他们很难应对环境的快速变化。
• 混合架构将反应系统的响应能力与审慎系统的前瞻性相结合，但其复杂性可能会给设计和实现带来重大挑战。

架构的选择是由应用程序的需求驱动的，包括实时响应要求、任务复杂性、环境动态和所需的自主级别。这些架构为智能体在其环境中感知、推理和行动提供了结构，从而支撑了分布式人工智能。代理的架构与其环境及其设计执行的任务密切相关。它包括允许代理与其环境交互的软件元素（代理程序）和硬件元素（传感器和执行器）。

反应式代理架构的优点和缺点是什么？

人工智能中的反应代理架构有几个优点和缺点。

反应式代理架构的优点：

• 简单性——与基于逻辑的架构相比，反应式架构的设计和实现不那么复杂。它们基于情景到行动的直接映射，这使得它们在计算上易于处理。
• 反应性——反应性主体对环境的变化具有高度的反应性。它们以刺激反应的方式运作，这使它们能够对手头的即时任务做出快速反应。
• 可扩展性——响应式架构可以在面对不断变化的传入流量时进行弹性扩展，使其更加灵活和适应性强。
• 鲁棒性——反应式架构更能容忍故障。当失败确实发生时，他们会优雅地处理它，而不是导致灾难。
• 资源效率——反应式代理消耗更少的系统资源，这在资源有限的系统中是有益的。

反应式代理架构的缺点：

• 有限的规划能力——反应型代理专注于眼前的任务，不考虑长期目标或非本地信息。这限制了他们的计划能力，使学习难以实现。
• 调试困难——如果反应式系统不能按预期工作，由于缺乏透明度和明确的设计方法，它可能很难调试。
• 缺乏理解——反应型主体不理解环境和个人行为之间的关系，也不理解整体行为。这可能会限制它们在复杂环境中的有效性。
• 紧急行为——反应式架构可能会表现出尚未完全理解的紧急行为，这使得它的设计更加复杂。
• 设计复杂性——虽然单个反应代理很简单，但用它们构建复杂的系统可能很有挑战性。

这些架构如何扩展到更复杂的环境？

代理架构，包括反应式、审慎式和混合式，可以通过多种方式扩展到更复杂的环境：

• 反应性架构——反应性主体对刺激的反应不需要复杂的符号推理。他们能够在不需要任何内部状态的情况下处理相对复杂的任务，这要归功于他们协调感知和行动的能力。通过修改它们相对于外部环境的位置，主体可以部分确定它们从环境中接收到的感觉模式。这使他们能够选择不受混叠问题影响的感觉模式，并避免那些受到混叠问题的影响，利用由一系列感觉运动回路以及机器人与环境之间的交互产生的突发行为。
• 深思熟虑的架构——深思熟虑的主体，如信仰-欲望-意图（BDI）架构，使用符号推理来做出决策。然而，审议周期可能需要可变的时间，而实际的响应时间往往超出了开发人员的控制范围。尽管如此，审慎架构可以处理需要人工智能方法的复杂任务。
• 混合架构——混合架构试图将反应架构和审议架构的优点结合起来。它们允许反应和故意行为，结合了反应和基于逻辑的架构的优点，同时缓解了这两种架构中的问题。子系统被分解成一层层次结构来处理不同的行为。层之间存在两种类型的相互作用，即水平和垂直。

然而，需要注意的是，虽然这些架构可以扩展到更复杂的环境，但它们也有自己的一系列挑战。例如，反应式架构可能难以处理需要访问大量外部数据、API和工具的多步骤任务。深思熟虑的架构可能存在响应时间和深思熟虑周期复杂性的问题。混合架构在试图平衡这两个方面的同时，可能会增加复杂性，有时还缺乏概念的清晰度。

他们如何处理不确定性和不断变化的目标？

处理人工智能系统中的不确定性和不断变化的目标通常涉及到审慎或反应式代理架构的使用。这些架构结合了决策理论概念，以推动规划和元审议过程，使系统能够适应环境或目标的变化。

深思熟虑的代理人保持着他们所居住的世界的象征性代表，这使他们能够计划自己的行动。他们利用自己对世界的信念、目标和意图来做出决定。然而，审议代理人可能会在快速变化的环境中挣扎，因为他们可能无法足够快地重新规划自己的行动。

另一方面，反应式代理被设计为处理动态变化的、不确定的环境，在这些环境中，它们对环境的了解不完整。他们使用了一种重新规划算法，该算法从一个完全细化的计划开始，使其更具局部性，直到找到更有希望的细化。如果世界状态发生变化，代理会尝试对其当前计划执行重新规划，而不是从头开始。

为了处理不确定性，代理通常会对其进行量化，以允许应用自动化的不确定性处理方法。这可能涉及使用概率或模糊方法。例如，在自动驾驶汽车的情况下，使用不同的建模和分析不确定性的方法来处理操作过程中可能出现的各种类型的不确定性。

除此之外，还有将不同方法相结合的混合模型。例如，多智能体团队合作的混合模型将部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）与信念-期望-意图（BDI）架构集成在一起。这允许开发与不断变化和不可预测的世界相互作用的主动系统。

他们如何在动态环境中学习或适应不断变化的目标？

代理人通过反应策略和深思熟虑策略以及基于学习的方法相结合，适应动态环境中不断变化的目标。

• 反应策略包括代理实时响应环境变化，而无需进行广泛的规划或预测。这种方法在计算上是高效的，并且允许对变化做出快速响应。然而，在复杂或快速变化的环境中，仅靠反应策略可能是不够的，因为它们缺乏规划或预测未来状态的能力。
• 另一方面，深思熟虑的策略涉及到代理人维护世界的内部模型，计划行动，并预测这些行动的影响。深思熟虑的主体可以根据他们收到的新输入动态生成新的行动计划，使他们能够适应新的和不断发展的环境和背景。然而，审议策略可能是计算密集型的，在快速变化的环境中可能无法足够快地重新规划行动。
• 基于学习的方法，如强化学习和基于实例的学习，也可以用于适应不断变化的环境。这些方法包括代理人从他们的经验中学习，并根据他们所学到的知识调整他们的行为。例如，代理人可能会学会优先考虑最近的经历（最近），或者战略性地忘记不相关的信息（衰退），以适应环境的变化。基于学习的方法也可以包括元学习，在元学习中，代理学习如何快速有效地在线适应新任务。

除了这些策略之外，代理还可以在某些框架内使用规划和重新规划能力，例如信念-欲望-意图（BDI）架构，以适应不断变化的环境。此外，代理可以使用在线适应等技术，根据当前上下文实时调整自己的行为。

代理人还可以随着环境的变化，通过调整和重新制定其规范和目标，适应动态环境中不断变化的目标。这包括发展他们的目标以应对看不见的情况，并调整他们的规范和行为以适应这些变化。