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第一章 初识智能体

重要知识点

智能体类型
反应式智能体 (Reactive Agents)：这类智能体对环境刺激做出近乎即时的响应，决策延迟极低。
规划式智能体(Deliberative Agents)：与反应式智能体相对，规划式（或称审议式）智能体在行动前会进行复杂的思考和规划。它们不会立即对感知做出反应，而是会先利用其内部的世界模型，系统地探索未来的各种可能性，评估不同行动序列的后果，以期找到一条能够达成目标的最佳路径 。
混合式智能体(Hybrid Agents)：现实世界的复杂任务，往往既需要即时反应，也需要长远规划。例如，我们之前提到的智能旅行助手，既要能根据用户的即时反馈（如“这家酒店太贵了”）调整推荐（反应性），又要能规划出为期数天的完整旅行方案（规划性）。因此，混合式智能体应运而生，它旨在结合两者的优点，实现反应与规划的平衡。

PEAS模型
PEAS四个英文字母：性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)

习题

  1. 请分析以下四个 case 中的主体是否属于智能体，如果是，那么属于哪种类型的智能体（可以从多个分类维度进行分析），并说明理由：
    case A：一台符合冯·诺依曼结构的超级计算机，拥有高达每秒 2EFlop 的峰值算力
    case B：特斯拉自动驾驶系统在高速公路上行驶时，突然检测到前方有障碍物，需要在毫秒级做出刹车或变道决策
    case C：AlphaGo在与人类棋手对弈时，需要评估当前局面并规划未来数十步的最优策略**
    case D：ChatGPT 扮演的智能客服在处理用户投诉时，需要查询订单信息、分析问题原因、提供解决方案并安抚用户情绪
  • 回答：
    caseA：不属于智能体，该超算不符合智能体定义中可以通过传感器来识别环境或条件来决定执行器的执行
    caseB：反应式智能体，这种交通应变系统需要在毫秒级进行对环境进行反应来决定执行，符合反应式智能体中“近乎即时”的要求，延迟极低
    caseC：规划式智能体，AlphaGo在每一步传感执行中目标都是对于当前情况做出对后面未来几十步最优决策，需要对数据进行多步的推理，长远规划
    caseD：混合式智能体，ChatGPT智能客服拥有多项功能，有简单即时功能比如查询还有复杂推理决断功能比如提供方案、安抚用户情绪等等，既有即时反应也有慢速推理
  1. 假设你需要为一个”智能健身教练”设计任务环境。这个智能体能够：
    通过可穿戴设备监测用户的心率、运动强度等生理数据
    根据用户的健身目标（减脂/增肌/提升耐力）动态调整训练计划
    在用户运动过程中提供实时语音指导和动作纠正
    评估训练效果并给出饮食建议
    请使用 PEAS 模型完整描述这个智能体的任务环境，并分析该环境具有哪些特性（如部分可观察、随机性、动态性等）。
  • 回答：
    P性能度量：在有限的性能时间内还有在健身动作进行时间内给予及时和最优化的响应
    E环境：健身科学数据库API，用户设定的目标，用户自身的情况
    A执行器：调用API函数，设定健身计划，语音指导调整，评估训练效果给出饮食建议
    S传感器：检测到的用户各种生理数据，解析健身科学网站返回的API的数据
  1. 某电商公司正在考虑两种方案来处理售后退款申请：

  • 方案 A（Workflow）：设计一套固定流程，例如：
    A.1 对于一般商品且在 7 天之内，金额 < 100RMB 自动通过；100-500RMB 由客服审核；>500RMB 需主管审批；而特殊商品（如定制品）一律拒绝退款
    A.2 对于超过 7 天的商品，无论金额，只能由客服审核或主管审批；

  • 方案 B（Agent）：搭建一个智能体系统，让它理解退款政策、分析用户历史行为、评估商品状况，并自主决策是否批准退款

  • 请分析：
    这两种方案各自的优缺点是什么？
    在什么情况下 Workflow 更合适？什么情况下 Agent 更有优势？如果你是该电商公司的负责人，你更倾向于采用哪种方案？
    是否存在一个方案 C，能够结合两种方案，达到扬长避短的效果？

  • 回答:
    对于方案A，优点大概就是执行顺畅，条件精准执行，方便调控；缺点在面对不在考量之内的特殊条件容易出现错误，而且流程繁琐，在前面简单条件判断结束后才能进行下一步流程
    对于方案B，优点大概就是流程可以并行，效率比方案A要快；缺点就是不方便调控，模型水平可能产生幻觉，缺乏交叉验证的话难以发现
    我更倾向于方案B的agent
    是有的，人工＋agent，一个客服结合agent处理多个商品退款事宜