Các tác nhân AI đã bùng nổ trong những năm gần đây. Và với công nghệ và khả năng phức tạp của chúng, ngày nay có rất nhiều loại tác nhân AI khác nhau.
Tác nhân AI là một phần mềm thực hiện các tác vụ. Không giống như một chatbot tiêu chuẩn, nó có thể thực hiện các hành động thay mặt cho người dùng.
There's a wide range of AI agents, from smart thermometers and self-driving cars, to agents with chat interfaces. All of these use cases fall into one of the seven main categories of AI agents. In this article, I'll share the 7 main types of AI agent and some real-world examples of AI agents.
1. Tác nhân phản xạ đơn giản
A simple reflex agent is an AI system that makes decisions based only on the current input from its environment.
It uses a set of condition-action rules to map observed inputs to specific responses. When it detects a certain state in the environment, it executes the corresponding rule.
It has no memory or internal model of the world — so it can only operate effectively in fully observable environments where every decision can be made based on the current input alone.
Examples of Simple Reflex Agents
- A thermostat that turns on the heat if it’s too cold
- A robot that turns when it hits a wall (hello, Roomba with a cat on top)
- A basic chatbot that replies “Hello!” when a user says “Hi”
.webp)
2. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình
A model-based reflex agent is an AI agent that makes decisions based on both the current input and an internal model of the world.
Unlike simple reflex agents, this type keeps track of the environment’s state over time. It uses a model — essentially, stored information about how the world works — to fill in gaps when the environment isn’t fully observable.
When it receives a new input, it updates its internal state, consults its condition-action rules, and chooses the best response based on both the current percept and what it knows from previous interactions.
Examples of Model-Based Reflex Agents
- A robot vacuum that remembers the layout of a room and avoids areas it has already cleaned
- An LLM agent that continues a conversation while keeping track of past user inputs
- A game AI that reacts not only to what it sees but also to what it knows from earlier in the match
3. Đại lý học tập
A learning agent is an AI agent that improves its performance over time by learning from its experiences.
It has four main components: a learning element, a performance element, a critic, and a problem generator.
The performance element chooses actions, while the learning element adjusts its behavior based on feedback. The critic evaluates the outcome of actions using a predefined standard, and the problem generator suggests new actions to try for better learning.
This structure allows the agent to adapt to changes, refine strategies, and operate effectively even in unfamiliar environments.
Examples of Learning Agents
- A crypto AI agent that adjusts trading strategies based on market performance
- A recommendation engine that gets better at suggesting products based on user behavior
- A healthcare chatbot that learns from patient interactions to improve triage accuracy
4. Đại lý dựa trên tiện ích
A utility-based agent is an AI agent that chooses actions based on which outcome is expected to provide the highest overall value or “utility.”
Rather than just aiming to achieve a goal, this agent evaluates different possible outcomes and selects the one that maximizes a predefined utility function.
This allows it to handle situations where there are multiple ways to reach a goal, or where trade-offs must be made. It requires the ability to compare options, predict consequences, and rank outcomes based on preferences or priorities.
Examples of Utility-Based Agents
- A chatbot for sales that prioritizes leads based on likelihood to convert
- A stock trading bot that balances risk and return to maximize long-term gains
- A business chatbot that schedules meetings to minimize conflicts and maximize convenience
5. Đại lý phân cấp
A hierarchical agent is an AI agent that organizes its decision-making process into multiple layers or levels, with higher levels handling abstract goals and lower levels managing specific actions.
This agent breaks complex tasks into smaller sub-tasks, with each level of the hierarchy responsible for a different scope of decision-making.
High-level layers may plan long-term strategies, while lower layers handle immediate sensor data and real-time responses. Communication flows between layers, allowing the agent to coordinate broad objectives with detailed execution.
This structure makes it easier to manage complexity and scale behavior across different time frames or priorities.
Examples of Hierarchical Agents
- In manufacturing, a high-level agent plans the assembly process while lower levels control robotic arms and timing
- In a smart factory, different layers manage production schedules, machine coordination, and physical operations
6. Goal-Based Agents
A goal-based agent is an AI agent that makes decisions by evaluating which actions will help it achieve a specific goal.
The agent is given one or more goals — desired outcomes it wants to reach. It uses search or planning algorithms to explore possible sequences of actions, then selects the ones that are most likely to lead to the goal.
Unlike reflex agents, it doesn't just react — it reasons about future consequences before acting. This makes it more flexible and capable in dynamic or unfamiliar environments, but also more computationally demanding.
Examples of Goal-Based Agents
- A navigation system that calculates the best route to a destination
- A puzzle-solving AI that searches for moves that will lead to a completed puzzle
- A robotic arm that plans a sequence of motions to successfully assemble a product
7. Multi-Agent Systems (MAS)
Last but not least: the multi-agent system.
A multi-agent system (MAS) is a system composed of multiple interacting AI agents that work together (or sometimes compete) to accomplish individual or shared objectives.
Each agent in the system operates independently, with its own capabilities, goals, and perception of the environment.
These agents communicate and coordinate — either directly through messages or indirectly by observing changes in the environment. The system as a whole can solve problems that are too complex or distributed for a single agent to handle.
Multi-agent systems can be cooperative, competitive, or a mix of both, depending on the design and goals.
Examples of Multi-Agent Systems
- Autonomous vehicles coordinating at an intersection to avoid collisions
- A set of finance bots manages invoicing, fraud detection, and reporting through AI workflow automation
- A supply chain system where different agents manage inventory, shipping, and demand forecasting
Xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh
It's not difficult to build a customized AI agent - and you can do it for free.
Botpress cung cấp trình xây dựng luồng trực quan kéo và thả, bảo mật cấp doanh nghiệp, thư viện giáo dục mở rộng và cộng đồng Discord năng động với hơn 20.000 người xây dựng bot.
Nền tảng có thể mở rộng của chúng tôi cho phép bạn xây dựng bất kỳ chatbot tùy chỉnh nào với bất kỳ tích hợp tùy chỉnh nào — và Hub tích hợp của chúng tôi có đầy đủ các trình kết nối được xây dựng sẵn với các kênh lớn nhất.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Is ChatGPT an AI agent?
Yes, ChatGPT can be considered an AI agent — it receives input, processes it, and generates responses, often using a goal or utility-driven approach depending on how it’s deployed.
What are the 7 types of AI agent?
The 7 types are: simple reflex agents, model-based reflex agents, goal-based agents, utility-based agents, learning agents, hierarchical agents, and multi-agent systems.
Các tác nhân thông minh là gì và chúng hoạt động như thế nào trong môi trường kỹ thuật số?
Tác nhân thông minh là các thực thể được thiết kế để hoạt động trong các môi trường kỹ thuật số khác nhau. Họ thu thập kiến thức từ môi trường xung quanh, đánh giá tình hình hiện tại và thực hiện các hành động để đạt được các mục tiêu được xác định trước. Hiệu suất của chúng bị ảnh hưởng bởi các hành động bên ngoài mà chúng thực hiện trong môi trường có thể quan sát được.
Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò như thế nào trong chức năng tác nhân?
Trí tuệ nhân tạo trao quyền cho các tác nhân thông minh bằng cách cung cấp cho họ khả năng học hỏi, suy luận và thích nghi. Các đại lý sử dụng AI để nâng cao nền tảng kiến thức của họ, cho phép ra quyết định phức tạp hơn trong các môi trường khác nhau.
Điều gì tạo nên nền tảng kiến thức của các tác nhân thông minh?
Kiến thức về các tác nhân thông minh bao gồm thông tin về môi trường, các quy tắc được xác định trước và hiểu biết cơ bản về tình hình hiện tại. Kiến thức này tạo thành cơ sở cho quá trình ra quyết định của họ.
Yếu tố hiệu suất trong bối cảnh của các tác nhân thông minh là gì?
Yếu tố hiệu suất của các tác nhân thông minh đề cập đến khả năng đạt được mục tiêu và đưa ra quyết định tối ưu hóa hành động của họ trong một môi trường nhất định. Nó là một thành phần quan trọng quyết định hiệu quả và hiệu quả của tác nhân.
Các tác nhân có thể hoạt động theo cấu trúc phân cấp không?
Có, các tác nhân phân cấp là một loại tác nhân thông minh hoạt động ở các cấp độ có cấu trúc. Các đại lý cấp cao giám sát việc ra quyết định chung, trong khi các đại lý cấp thấp hơn xử lý các nhiệm vụ cụ thể trong khuôn khổ rộng hơn. Cấu trúc phân cấp này cho phép hoạt động hiệu quả trong môi trường phức tạp.
Các tác nhân thông minh có hoạt động với trí thông minh hạn chế không?
Có, nhiều tác nhân thông minh hoạt động với trí thông minh hạn chế, có nghĩa là chúng có phạm vi kiến thức và khả năng xác định. Hạn chế này giúp họ tập trung vào các nhiệm vụ và môi trường cụ thể nơi chuyên môn của họ phù hợp nhất.
Mục lục
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
.webp)
