虽然人工智能代理已成为全球科技界的头条新闻，但在现实世界中，人工智能代理的例子并不总是显而易见的。
在本文中，我将带您了解人工智能代理的类型，并举例说明每种类型。但请记住：尽管这些都是按类型划分的，但大多数先进的人工智能系统都是多种类型人工智能代理的组合。
例如，自动驾驶汽车（或自动驾驶汽车）涉及基于效用的代理、基于目标的代理、基于模型的反射代理和学习代理。这是一个复杂的过程，因此需要很多活动部件。
供应链管理中的人工智能代理也是如此。他们将使用多种类型的代理来优化物流、库存管理、备货和交付。
不过，为了便于理解，让我们深入了解每种人工智能的设计目的，并举例说明其在现实世界中的表现形式。
企业用例
人工智能代理在企业中越来越多地用于执行以前无法实现自动化的任务。灵活的人工智能构建平台 意味着使用案例无穷无尽。
电子商务
电子商务人工智能代理 可用于下订单、跟踪和提供最新发货信息、促进基于图像的搜索、发送购物车放弃的后续信息、提供老客户的产品评论，以及向用户提供个性化的产品建议。
销售与市场营销
Botpress 上制作的大多数人工智能代理都用于销售和营销功能，如人工智能线索生成或创建人工智能销售漏斗 。
这些代理可以建立潜在客户名单、发送个性化的通信信息，并对潜在客户进行鉴定（甚至比人工鉴定更好）。他们可以制定营销活动战略并为其提供便利，还能对竞争对手进行分析。
客户支持
长期以来，人工智能聊天机器人一直被用于客户支持--谢天谢地，现在它们可以被人工智能座席取代了。
人工智能代理能够代表用户采取行动，如更改密码或管理退款。他们可以提供产品建议，甚至高级技术支持。我们的客户使用人工智能代理后，支持票数减少了 65%。
接待服务
酒店和其他酒店业非常适合使用人工智能助理：它们可以使用多种语言，全天候服务，而且方便客人使用。酒店的人工智能助理 可以简化客房服务、推荐附近的便利设施、推销酒店服务，并帮助员工协调需求。
按类型划分的人工智能代理应用
基于效用的代理
与那些可能只会对环境刺激做出反应的简单代理不同，基于效用的代理会根据预期效用来评估其潜在行动。它们会预测每个选项对既定目标的有用或有益程度。
基于效用的代理在具有多种潜在结果的复杂决策环境中表现出色，比如平衡不同风险以做出投资决策，或权衡治疗方案的副作用。
这些智能代理的效用函数是其偏好的数学表示。效用函数映射到它周围的世界，决定和排列哪个选项是最可取的。然后，效用代理就可以选择最佳行动。
由于它们可以处理大量数据，因此在任何涉及重大决策的领域都非常有用。
金融交易
基于效用的代理非常适合股票和加密货币市场--它们能够根据旨在最大化财务回报或最小化损失的算法进行买入或卖出。这种类型的效用函数可以同时考虑历史数据和实时市场数据。
动态定价系统
有没有在雨天为 Uber 或 Lyft 支付过额外费用？这就是基于效用的代理在起作用--他们可以根据需求、竞争情况或预订时间，实时调整航班、酒店或共享汽车的价格。
智能电网控制器
这类智能代理就是智能电网中的 "智能"：控制电力分配和储存的是基于公用事业的代理。
它们根据需求预测和能源价格优化资源使用，以提高效率和降低成本。
个性化内容推荐
你看完一部电影后，Netflix 会向你推荐另外 3 部类似的电影。
Netflix 和 Spotify 等流媒体服务使用基于效用的代理向用户推荐类似内容。这里的优化效用是指你点击的可能性有多大。
基于目标的代理
基于目标的人工智能代理--你猜对了--旨在通过人工智能实现特定目标。
这些理性的行为主体不只是对刺激做出反应，而是能够考虑其行为的未来后果，从而做出战略决策以实现其目标。
简单的反射型代理会根据条件-行动规则直接对刺激做出反应，而基于目标的代理则不同，它们会评估和规划行动，以实现自己的目标。
它们之所以有别于其他类型的智能代理，是因为它们能够将前瞻性和战略规划结合起来，朝着特定的结果前进。
Roomba
机器人真空吸尘器（如人见人爱的 Roomba）的设计有一个特定的目标：清洁所有可触及的地板空间。这种基于目标的代理目标简单，而且做得很好。
这个基于目标的代理做出的所有决定（比如何时旋转）都是为了实现这个崇高的目标。坐在它们上面的猫只是锦上添花。
项目管理软件
虽然项目管理软件也可能使用基于实用工具的代理，但它通常侧重于实现特定的项目目标。
这些人工智能代理通常会安排任务和分配资源，以便优化团队，按时完成项目。代理会评估最有可能成功的路线，并代表团队采取行动。
电子游戏人工智能
在战略游戏和角色扮演游戏中，人工智能角色充当基于目标的代理--他们的目标可能包括保卫某个地点，也可能包括击败对手。
这些人工智能代理会考虑各种策略和资源--使用哪种攻击方式，消耗哪种能量--以便实现它们的目标。
基于模型的反射代理
当您需要适应并非总是可见或可预测的信息时，基于模型的反射代理就是您要使用的工具。
简单的反射代理只根据当前的感知做出反应，而基于模型的反射代理则不同，它保持着一种内部状态，使其能够预测部分可观察到的环境。这是与其职责相关的部分世界的内部模型。
这个模型会根据从环境中获取的数据不断更新，这样，人工智能代理就能对环境中未见的部分进行推断，并预测未来的情况。
他们在做出决定前会评估行动的潜在结果，从而能够应对复杂情况。这在执行复杂任务时尤其有用，比如在城市中驾驶汽车或管理自动智能家居系统。
由于基于模型的反射代理能够将过去的知识和实时数据结合起来，因此无论任务如何，它们都能优化自己的表现。就像人类一样，即使条件不可预测，它们也能根据具体情况做出决策。
自动驾驶汽车
尽管这些汽车跨越了多种类型的智能代理，但它们是基于模型的反射代理的一个很好的例子。
交通和行人流动等复杂系统正是基于模型的反射代理所面临的挑战。
它们的内部模型用于在道路上做出实时决策，比如在其他车辆闯红灯时刹车，或者在前车同样闯红灯时迅速减速。它们的内部系统会根据环境输入不断更新：其他车辆、人行横道上的活动和天气。
现代灌溉系统
基于模型的反射代理是现代灌溉系统背后的动力源。它们能够对意想不到的环境反馈做出反应，非常适合天气和土壤湿度情况。
人工智能代理的内部模型代表并预测各种环境因素，如土壤湿度、天气条件和植物需水量。
这些代理不断从田间的传感器收集数据，包括湿度、温度和降水的实时信息。
通过分析这些数据，基于模型的反射代理可以就何时浇水、浇多少水以及田间哪些区域需要更多关注做出明智的决策。这种预测能力使灌溉系统能够优化用水量，确保植物准确获得茁壮成长所需的水量（而不会浪费水）。
家庭自动化系统
这里的内部模型是家庭环境模型--这些系统通过传感器不断更新数据，并利用这些信息做出决策。
恒温器会检测温度变化，并根据需要进行配置。或者，照明系统可能会检测到室外的黑暗，并做出相应的调整--由于这种黑暗可能来自夜间，也可能来自突如其来的雷雨，因此需要一个智能代理来预测差异并做出反应。
学习代理
学习型代理之所以能脱颖而出，是因为它们能够根据自身经验不断调整和改进。
学习型人工智能代理与完全按照预先编程的规则或模型运行的静态人工智能代理不同，它可以进化自己的行为和策略。由于这种学习元素，它们最常用于不断变化的环境中。
欺诈检测
欺诈检测系统通过不断收集数据，然后进行调整，以更有效地识别欺诈模式。由于骗子总是在不断改变策略，欺诈检测代理也需要不断调整。
内容建议
Netflix 和亚马逊等平台使用配备学习代理的系统来改进其电影、节目和产品推荐。
即使你的个人资料显示你应该喜欢恐怖和惊悚电影，但如果你突然转而喜欢爱情喜剧，你的推荐也会随之调整。就像我们一样，它一直在学习。
语音识别软件
谷歌助手和 Siri 等应用软件利用学习代理来更好地理解那些试图与它们交谈的乱码。
正是由于有了学习代理，这些系统才能更好地理解口音和俚语--这样我们就可以问 Siri 类似的问题："哦，Siri，你能帮我找到最近的chippy吃晚饭吗？我实在是太饿了！"
自适应恒温器
即使是像 Nest 这样的智能恒温器，也能从用户行为中学习，比如用户在家或外出的时间，以及他们喜欢的温度。
这些信息可能一直在变化，因此恒温器必须能够随着时间的推移而进行调整，这也是学习代理的另一个例子。
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分级代理
分层代理与其他类型的人工智能代理不同，主要是因为它们采用结构化、多层次的方法来处理问题。
分层代理类似于复杂的组织结构，具有不同的决策层次。系统中的不同代理将拥有不同的专业领域，使他们在处理复杂的多步骤任务时更有效率。
分层代理是部署人工智能代理的一种更复杂的方式，因为它们是由多个较小的人工智能代理组成的。
一句话分层代理结构是指在系统的不同层次上进行决策的结构化过程。
制造机器人
在先进的制造系统中，分级代理负责协调生产线。
高级代理负责规划和分配整个系统的任务，而低级代理则负责控制特定的机械，如执行装配任务的机械臂。
每家公司都可以相互沟通，确保生产顺利进行，这就是多层次决策的作用。
空中交通管制系统
这些系统使用分层代理来管理安全高效的空中交通流。由于这项任务十分复杂，涉及多种功能，因此需要一个分级代理系统来正确执行。
高级代理负责更广泛的区域交通管理，而低级代理则专注于具体任务，如个别机场的起飞、着陆和滑行。
自主仓储机器人
分层代理通过机器学习来管理仓库中的库存和包裹处理。
高级代理负责优化仓库布局和库存分配，而低级代理则操作单个机器人叉车和分拣机，执行搬运和整理货物的物理任务。
机器人代理
这正是我们想象中的智能代理：机器人代理。
机器人代理增加了性能元素，是人工智能代理的典型代表。这些智能代理在物理环境中运行，而不仅仅是作为软件代理存在。
这些人工智能代理的实体通常配备有摄像头或触摸传感器等传感器。这种人工智能代理尤其适用于危险或重复性很高的任务--让人工智能代理来完成这些任务可能更有效率，也更符合成本效益。
这类人工智能代理与其他类型的人工智能相结合，可以实际执行实用任务或目标任务，有时在多代理系统或分级系统中执行。
装配线机器人
装配线上有很多机器人。这些人工智能代理可执行焊接、喷漆和零件组装等任务，而且所有这些任务都具有高精度和高速度。
由于它们是智能代理，因此可以优化生产时间，同时保持固定的性能标准。
手术机器人
外科手术既风险高又精确，因此非常适合人工智能代理。
达芬奇手术系统等机器人代理可协助外科医生进行精确的微创手术。这些人工智能代理并不能自主完成手术，但它们能扩展外科医生的能力。
农业机器人
从播种到收割作物，再到监测田间状况，机器人在农业生产中得到了广泛应用。
这些人工智能代理有助于提高生产率，因为让机器播种 1 万颗胡萝卜种子可能比让人去做更容易。
服务机器人
最有名的服务机器人--没错，它就是瓦力。餐厅机器人则遥遥领先，它们会把你点不完的寿司直接送到你的餐桌上。
我们到处都在使用服务机器人：机器人吸尘器、在酒店为客人提供信息的机器人、在各种场所为客户送货的机器人。
虚拟助理
虚拟助理由自然语言处理和人工智能驱动，可能是大众最熟悉的人工智能代理。
这些智能个人助理能理解和处理人类语言（通过自然语言处理）来执行任务，如设置提醒事项和管理电子邮件。
这类人工智能代理还包含学习元素：它们可以从用户的互动中学习，随着时间的推移变得更加个性化和有效。
Siri
作为首批主流虚拟助手之一，Siri 已集成到大多数苹果设备中，包括 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch。
Siri 可帮助完成各种任务，如拨打电话、发送短信、设置提醒事项、提供路线指引和回答常识性问题。
阿莱克斯
这款虚拟助手可用于亚马逊 Echo 设备和其他支持 Alexa 的产品，可播放音乐、控制智能家居设备、列出购物清单并提供新闻更新。而 "Alexa "这个名字也因此毁于人类之手。
谷歌助理
你可以通过安卓手机和谷歌 Home 设备了解这个代理程序。谷歌助理擅长从网络上获取信息、安排活动、管理智能家居产品和促进实时翻译。
它与谷歌服务的深度整合使其在执行涉及地图、YouTube 和搜索功能的任务时尤为强大。
多代理系统
多代理系统的魅力在于其多样性和丰富的互动。
这些系统中的代理通常种类繁多，从过滤数据的简单软件代理到管理智能电网或交通网络关键功能的复杂实体，不一而足。
每个代理都是半自主运行的，但其设计目的是与其他代理互动，形成一个动态的生态系统，从个体行为中产生集体行为。对于这种代理程序来说，协作是关键。
交通管理系统
你可以在交通管理中找到这些智能代理，多个代理代表不同的交通信号、监控摄像头和信息系统。
这些人工智能代理相互协作，优化交通流量，减少拥堵，并对事故或道路施工等实时情况做出反应。每个代理都会处理其所在区域的数据，并与其他代理进行交流，以相应地调整交通信号，因此团队合作是必不可少的。
智能电网促进能源管理
智能电网还涉及众多人工智能代理，每个代理控制着从发电站到家庭智能电表的不同配电环节。
这些人工智能代理协同工作，有效地平衡能源供需、整合可再生能源并保持电网稳定。
多代理系统的协调可确保整个网络的最佳能源分配和成本效益。
供应链与物流
在供应链管理中，代理代表着不同的利益相关者，如供应商、制造商、分销商和零售商。这些代理相互协调，优化从采购到交付的供应链流程，确保效率并降低成本。
自主蜂群机器人技术
在执行勘探或救援任务时，有时会部署成群的机器人。
每个机器人代理都是半独立运行的，但会与其他人工智能代理协调，以覆盖更大的区域、共享感知数据或协同移动物体。
这在具有挑战性的环境（如倒塌的建筑物或行星表面）中尤其有用，在这些环境中，大型人工智能系统之间的团队合作比单个人工智能代理能取得更大的成就。
简单反射剂
简单反射代理是最弱小的。它的智力非常有限，只能根据直接的条件--行动规则进行操作。
这些基于规则的代理并不适合复杂的任务。不过，它们完全可以胜任自己设计的特定任务。
简单反射型代理适合在可预测的环境中执行简单任务。这类代理的行动会影响周围的世界，但仅限于特定任务。
恒温器
现在是冬天的下午 6 点？打开暖气。夏天中午？这个智力有限的简单反射代理就会打开空调。
自动门
虽然自动门的感知智能较低，但它往往是简单反射代理的典范。这个人工智能代理感知到门前有人类，然后它就会打开门。非常简单。
烟雾探测器
这个人工智能代理可以在厨房天花板上操作。没错，它也是一个简单的反射代理。它能感知烟雾并发出警报。
基本垃圾邮件过滤器
多年来，人工智能中的一些代理每天都在帮助我们。垃圾邮件过滤器就是其中之一。基本版本不使用自然语言处理，而是使用关键字或发件人的信誉。
创建自己的人工智能代理
人工智能代理有很多类型，有些比其他代理更难构建。
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常见问题
人工智能代理有知觉吗？
不，人工智能代理没有知觉。虽然它们可以自主行动以实现目标，但它们遵循的是指明其目标的软件程序。
人工智能代理的决策和行动过程是怎样的？
不同类型的人工智能代理会以不同的方式观察环境并采取行动。有些使用建模数据，有些则使用传感器。根据程序推理，它们会有不同的目标。
什么是基于模型的代理？
基于模型的代理是基于模型的反射代理的另一种说法，它是一种结合过去的数据和当前的输入来确定最佳行动方案的人工智能代理。
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