- Ejen AI terdiri daripada sistem refleks mudah yang bertindak balas kepada input semasa kepada ejen canggih yang merancang, mempelajari dan menyelaraskan tugas yang kompleks merentas pelbagai domain.
- Ejen refleks mudah bertindak semata-mata pada keadaan serta-merta, manakala ejen refleks berasaskan model meningkatkan pembuatan keputusan menggunakan model dalaman untuk menjejak dan meramalkan perubahan persekitaran.
- Sistem berbilang ejen menampilkan berbilang ejen AI yang bekerja bersama atau bersaing, membolehkan aplikasi lanjutan seperti kereta pandu sendiri yang menyelaras dalam trafik atau menguruskan rantaian bekalan yang rumit.
Ejen AI telah meletup dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Dan dengan teknologi dan keupayaan mereka yang kompleks, terdapat banyak jenis ejen AI hari ini.
Ejen AI adalah perisian yang melakukan tugas. Tidak seperti chatbot standard, ia boleh mengambil tindakan bagi pihak pengguna.
Terdapat pelbagai jenis ejen AI, daripada termometer pintar dan kereta pandu sendiri, kepada ejen dengan antara muka sembang. Kesemua kes penggunaan ini termasuk dalam salah satu daripada tujuh kategori utama ejen AI. Dalam artikel ini, saya akan berkongsi 7 jenis utama ejen AI dan beberapa contoh dunia sebenar ejen AI.
1. Ejen Refleks Mudah
Ejen refleks mudah ialah sistem AI yang membuat keputusan hanya berdasarkan input semasa daripada persekitarannya.
Ia menggunakan satu set peraturan tindakan syarat untuk memetakan input yang diperhatikan kepada respons tertentu. Apabila ia mengesan keadaan tertentu dalam persekitaran, ia melaksanakan peraturan yang sepadan.
Ia tidak mempunyai memori atau model dalaman dunia — jadi ia hanya boleh beroperasi dengan berkesan dalam persekitaran yang boleh diperhatikan sepenuhnya di mana setiap keputusan boleh dibuat berdasarkan input semasa sahaja.
Contoh Agen Refleks Mudah
- Termostat yang menghidupkan haba jika terlalu sejuk
- Robot yang berputar apabila melanggar dinding (hello, Roomba dengan kucing di atas)
- Bot sembang asas yang membalas "Hello!" apabila pengguna berkata "Hai"
.webp)
2. Ejen refleks berasaskan model
Ejen refleks berasaskan model ialah ejen AI yang membuat keputusan berdasarkan kedua-dua input semasa dan model dalaman dunia.
Tidak seperti agen refleks mudah, jenis ini menjejaki keadaan persekitaran dari semasa ke semasa . Ia menggunakan model — pada asasnya, maklumat yang disimpan tentang cara dunia berfungsi — untuk mengisi jurang apabila persekitaran tidak dapat diperhatikan sepenuhnya.
Apabila ia menerima input baharu, ia mengemas kini keadaan dalamannya, merujuk peraturan tindakan keadaannya dan memilih respons terbaik berdasarkan kedua-dua persepsi semasa dan perkara yang diketahui daripada interaksi sebelumnya.
Contoh Agen Refleks Berasaskan Model
- Vakum robot yang mengingati susun atur bilik dan mengelakkan kawasan yang telah dibersihkan
- Ejen LLM yang meneruskan perbualan sambil menjejaki input pengguna yang lalu
- AI permainan yang bertindak balas bukan sahaja kepada apa yang dilihatnya tetapi juga kepada apa yang diketahuinya dari awal perlawanan
3. Ejen Pembelajaran
Ejen pembelajaran ialah ejen AI yang meningkatkan prestasinya dari semasa ke semasa dengan belajar daripada pengalamannya.
Ia mempunyai empat komponen utama : elemen pembelajaran, elemen prestasi, pengkritik dan penjana masalah.
Elemen prestasi memilih tindakan, manakala elemen pembelajaran menyesuaikan tingkah lakunya berdasarkan maklum balas. Pengkritik menilai hasil tindakan menggunakan standard yang telah ditetapkan dan penjana masalah mencadangkan tindakan baharu untuk mencuba pembelajaran yang lebih baik.
Struktur ini membolehkan ejen menyesuaikan diri dengan perubahan , memperhalusi strategi dan beroperasi dengan berkesan walaupun dalam persekitaran yang tidak biasa.
Contoh Agen Pembelajaran
- Ejen AI kripto yang melaraskan strategi dagangan berdasarkan prestasi pasaran
- Enjin cadangan yang menjadi lebih baik dalam mencadangkan produk berdasarkan gelagat pengguna
- Bot sembang penjagaan kesihatan yang belajar daripada interaksi pesakit untuk meningkatkan ketepatan triage
4. Ejen Berasaskan Utiliti
Ejen berasaskan utiliti ialah ejen AI yang memilih tindakan berdasarkan hasil yang dijangka memberikan nilai keseluruhan tertinggi atau "utiliti."
Daripada hanya bertujuan untuk mencapai matlamat, ejen ini menilai hasil yang mungkin berbeza dan memilih yang memaksimumkan fungsi utiliti yang telah ditetapkan.
Ini membolehkannya mengendalikan situasi di mana terdapat pelbagai cara untuk mencapai matlamat , atau di mana pertukaran mesti dibuat. Ia memerlukan kebolehan untuk membandingkan pilihan, meramalkan akibat dan menilai hasil berdasarkan keutamaan atau keutamaan.
Contoh Ejen Berasaskan Utiliti
- Chatbot untuk jualan yang mengutamakan petunjuk berdasarkan kemungkinan untuk menukar
- Bot dagangan saham yang mengimbangi risiko dan pulangan untuk memaksimumkan keuntungan jangka panjang
- Bot sembang perniagaan yang menjadualkan mesyuarat untuk meminimumkan konflik dan memaksimumkan kemudahan
5. Ejen Hierarki
Ejen hierarki ialah ejen AI yang mengatur proses membuat keputusannya ke dalam berbilang lapisan atau tahap , dengan tahap yang lebih tinggi mengendalikan matlamat abstrak dan tahap yang lebih rendah mengurus tindakan tertentu.
Ejen ini memecahkan tugas yang kompleks kepada sub-tugas yang lebih kecil , dengan setiap peringkat hierarki bertanggungjawab untuk skop membuat keputusan yang berbeza.
Lapisan peringkat tinggi mungkin merancang strategi jangka panjang, manakala lapisan bawah mengendalikan data sensor serta-merta dan respons masa nyata. Komunikasi mengalir antara lapisan, membolehkan ejen menyelaraskan objektif yang luas dengan pelaksanaan terperinci.
Struktur ini memudahkan untuk mengurus kerumitan dan tingkah laku skala merentas rangka masa atau keutamaan yang berbeza.
Contoh Agen Hierarki
- Dalam pembuatan, ejen peringkat tinggi merancang proses pemasangan manakala peringkat bawah mengawal lengan dan masa robotik
- Di kilang pintar, lapisan berbeza mengurus jadual pengeluaran, penyelarasan mesin dan operasi fizikal
6. Agen Berasaskan Matlamat
Ejen berasaskan matlamat ialah ejen AI yang membuat keputusan dengan menilai tindakan mana yang akan membantunya mencapai matlamat tertentu.
Ejen diberikan satu atau lebih matlamat — hasil yang diinginkan yang ingin dicapai. Ia menggunakan algoritma carian atau perancangan untuk meneroka kemungkinan urutan tindakan, kemudian memilih tindakan yang paling mungkin membawa kepada matlamat.
Tidak seperti agen refleks, ia bukan sahaja bertindak balas — ia memberi alasan tentang akibat masa depan sebelum bertindak. Ini menjadikannya lebih fleksibel dan berkeupayaan dalam persekitaran dinamik atau tidak biasa, tetapi juga lebih menuntut dari segi pengiraan.
Contoh Agen Berasaskan Matlamat
- Sistem navigasi yang mengira laluan terbaik ke destinasi
- AI penyelesaian teka-teki yang mencari pergerakan yang akan membawa kepada teka-teki yang lengkap
- Lengan robot yang merancang urutan gerakan untuk berjaya memasang produk
7. Sistem Pelbagai Agen (MAS)
Akhir sekali: sistem berbilang ejen .
Sistem berbilang ejen (MAS) ialah sistem yang terdiri daripada berbilang ejen AI berinteraksi yang bekerjasama (atau kadangkala bersaing) untuk mencapai objektif individu atau dikongsi.
Setiap ejen dalam sistem beroperasi secara bebas , dengan keupayaan, matlamat dan persepsinya sendiri terhadap alam sekitar.
Ejen ini berkomunikasi dan menyelaras — sama ada secara langsung melalui mesej atau secara tidak langsung dengan memerhatikan perubahan dalam persekitaran. Sistem secara keseluruhan boleh menyelesaikan masalah yang terlalu kompleks atau diedarkan untuk dikendalikan oleh satu ejen .
Sistem berbilang ejen boleh menjadi koperasi, kompetitif, atau gabungan kedua-duanya, bergantung pada reka bentuk dan matlamat.
Contoh Sistem Pelbagai Agen
- Kenderaan autonomi menyelaras di persimpangan untuk mengelakkan perlanggaran
- Satu set bot kewangan mengurus invois, pengesanan penipuan dan pelaporan melalui automasi aliran kerja AI
- Sistem rantaian bekalan di mana ejen berbeza menguruskan inventori, penghantaran dan ramalan permintaan
Bina Ejen AI Tersuai
Tidak sukar untuk membina ejen AI tersuai - dan anda boleh melakukannya secara percuma.
Botpress menawarkan pembina aliran visual seret dan lepas, keselamatan gred perusahaan, perpustakaan pendidikan yang luas dan komuniti Discord aktif yang terdiri daripada 20,000+ pembina bot.
Platform kami yang boleh diperluaskan bermakna anda boleh membina mana-mana chatbot tersuai dengan mana-mana penyepaduan tersuai — dan Hub Integrasi kami penuh dengan penyambung pra-bina kepada saluran terbesar.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan yang kerap ditanya
Apakah 7 jenis ejen AI?
7 jenis tersebut ialah: ejen refleks mudah, ejen refleks berasaskan model, ejen berasaskan matlamat, ejen berasaskan utiliti, ejen pembelajaran, ejen hierarki, dan sistem berbilang ejen.
Adakah ChatGPT ejen AI?
ya, ChatGPT boleh dianggap sebagai ejen AI — ia menerima input, memprosesnya dan menjana respons, selalunya menggunakan matlamat atau pendekatan dipacu utiliti bergantung pada cara ia digunakan.
Apakah ejen pintar, dan bagaimana mereka beroperasi dalam persekitaran digital?
Ejen pintar adalah entiti yang direka untuk bertindak dalam pelbagai persekitaran digital. Mereka mengumpulkan pengetahuan dari persekitaran mereka, menilai keadaan semasa, dan melaksanakan tindakan untuk mencapai matlamat yang telah ditetapkan. Prestasi mereka dipengaruhi oleh tindakan luaran yang mereka ambil dalam persekitaran yang dapat dilihat.
Bagaimanakah kecerdasan buatan memainkan peranan dalam fungsi ejen?
Kecerdasan Buatan memberi kuasa kepada ejen pintar dengan menyediakan mereka dengan keupayaan untuk belajar, menaakul, dan menyesuaikan diri. Ejen menggunakan AI untuk meningkatkan asas pengetahuan mereka, yang membolehkan membuat keputusan yang lebih canggih dalam pelbagai persekitaran.
Apa yang menjadi asas pengetahuan ejen pintar?
Pengetahuan tentang ejen pintar merangkumi maklumat mengenai alam sekitar, peraturan yang telah ditetapkan, dan pemahaman asas tentang keadaan semasa. Pengetahuan ini menjadi asas bagi proses membuat keputusan mereka.
Apakah elemen prestasi dalam konteks ejen pintar?
Elemen prestasi ejen pintar merujuk kepada keupayaan mereka untuk mencapai matlamat dan membuat keputusan yang mengoptimumkan tindakan mereka dalam persekitaran tertentu. Ia adalah komponen penting yang menentukan kecekapan dan keberkesanan ejen.
Bolehkah ejen beroperasi dalam struktur hierarki?
Ya, ejen hierarki adalah sejenis ejen pintar yang beroperasi dalam tahap berstruktur. Ejen peringkat tinggi mengawasi pengambilan keputusan umum, sementara ejen peringkat rendah mengendalikan tugas tertentu dalam rangka kerja yang lebih luas. Struktur hierarki ini membolehkan operasi yang cekap dalam persekitaran yang kompleks.
Adakah ejen pintar beroperasi dengan kecerdasan terhad?
Ya, banyak ejen pintar beroperasi dengan kecerdasan terhad, yang bermaksud mereka mempunyai skop pengetahuan dan keupayaan yang ditentukan. Batasan ini membantu mereka memberi tumpuan kepada tugas dan persekitaran tertentu di mana kepakaran mereka paling relevan.
.png)
