智能体的边缘计算:将智能带入终端

1. 背景介绍

随着物联网 (IoT) 设备的激增和人工智能 (AI) 的快速发展，边缘计算应运而生，它将计算和数据存储从集中式云服务器转移到网络边缘的设备上。这种范式转变带来了许多优势，包括降低延迟、提高隐私性和增强可靠性。边缘计算为智能体（Agent）的部署和运行提供了理想的平台，智能体是能够感知环境、做出决策并采取行动的自治实体。

1.1 物联网与人工智能的融合

物联网设备产生了海量的数据，而人工智能算法可以从这些数据中提取有价值的见解。边缘计算通过在数据源附近进行处理，实现了物联网和人工智能的无缝融合，从而能够实时做出决策并采取行动。

1.2 云计算的局限性

传统的云计算模型在处理物联网数据时存在一些局限性，例如：

• 高延迟： 将数据传输到云端进行处理会导致延迟，这对于实时应用来说是不可接受的。
• 带宽限制： 传输大量数据会消耗大量的带宽，这可能导致成本增加和网络拥塞。
• 隐私问题： 将敏感数据传输到云端可能会引发隐私问题。
• 可靠性问题： 云服务器可能会出现故障，导致服务中断。

1.3 边缘计算的优势

边缘计算通过在网络边缘进行数据处理，克服了云计算的局限性，并提供了以下优势：

• 低延迟： 数据在本地处理，减少了延迟，