二、智能体是什么?为什么要开智能体?

1、什么是智能体(Agent)
AI智能体,是一种模拟人类智能行为的人工智能系统,其核心引擎通常是大模型(LLM)。AI智能体能够感知环境、做出策和执行任务;它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。
智能客服、虚拟助手、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。
在软件测试领域,基于需求动态生成测试用例、调试接口、进行接口测试、模拟面试AI助手等,都是可以提高我们的工作效率或者带来便利的应用场景。
AI智能体通过整合大模型并结合规划、记忆和工具使用功能,实现了更高层次的智能行为。
它能根据大模型生成的计划,自主调用外部API,完成分析需求、生成测试用例、生成自动化代码等任务。同时,其记忆模块能够存储和检索长期信息,确保多轮对话中的上下文连贯性。

2、Coze是什么
Coze【扣子】是由字节跳动推出的一个AI聊天机器人【智能体】和应用程序编辑开发平台。目前在智能体开发领域使用非常广泛。
它并不推荐你在上面进行聊天对话,而是通过把 Coze 中创建的智能体发布到豆包或者其他的平台,在豆包或其他的平台上进行对话聊天。
所以在 Coze 平台上整体是以创建智能体和调试为主。
无论你是否有编程经验,这个平台都可以让您快速地创建各种类型的聊天智能体,并将它们部署在其他社交平台和消息应用上。【可以不具备任何的代码编程能力】
国内的地址:https://www.coze.cn/home
国外的地址:https://www.coze.com/ 【国内访问受限】
你可以将在Coze上创建的智能体部署到不同的社交平台和消息应用上,例如豆包、飞书、扣子官方商店、抖音小程序、微信、掘金等。
你只需要在Coze的发布页面选择想要的平台, 然后按照指引完成部署的步骤。你也可以通过Coze提供的Webhook和SDK功能将智能体部署到自己的网站或应用上。
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Coze 作为一个智能体创建平台, 为什么随便点点就创建了一个类似 GPT 的聊天机器人,并且它能像 GPT 一样回答我的很多问题呢?
这一切都要得益于 Coze 背后的字节云雀大模型, 大模型提供了能力,而 Coze 则是提供了用户接口, 通过 Coze 这个用户接口你就可以访问云雀大模型的问答能力了。- 整个系统的最前端是 Coze
Coze 除了访问云雀大模型之外还提供了知识库和数据库两个数据源- 根据智能体的 Prompt 来使云雀大模型在处理用户命令时, 可以去加载这两个数据源的数据,利用数据源数据来进行更好的回复。

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3、Coze有什么功能?
Coze提供了多种插件、知识库、工作流、长期记忆等功能,来增强聊天机器人的能力和交互性:
1)插件:插件是一个工具集,一个插件内可以包含一个或多个工具,可以拓展Bot的能力。
目前,扣子集成了类型丰富的插件,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。使用这些插件,可以帮助你拓展智能体能力边界。
例如,在你的智能体内添加新闻搜索插件,那么你的智能体将拥有搜索新闻资讯的能力。
如果扣子集成的插件不满足你的使用需求,你还可以创建自定义插件来集成需要使用的 API。
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2)知识库:扣子的知识库功能支持上传和存储外部知识内容,并提供了多种检索能力。扣子的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率,让Bot与你自己的数据进行交互。
Coze提供了简单易用的知识库能力,它能让AI与你自己的数据(如PDF、表格、文本、网页文本)进行交互。你可以在知识库中存储和管理数据,让你的Bot来使用相关的知识。

3)长期记忆
4)工作流

Coze智能体和应用区别
智能体:智能体是基于对话的 AI 项目,它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。智能客服、虚拟伴侣、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。
应用:应用是指利用大模型技术开发的应用程序。扣子中搭建的 AI 应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面,是一个独立的 AI 项目。通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出,可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务,例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。
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<think>我们正在讨论强化学习在车辆方向的应用。根据用户提供的引用,我们可以知道自动驾驶和多智能体协调是两个重要方向。此外,用户要求明确使用的智能体类型。 车辆方向的应用可以包括但不限于: 1. 自动驾驶(单智能体) 2. 多车辆协同(多智能体) 3. 交通流优化(多智能体) 4. 车辆能量管理(单智能体) 下面我们将详细展每个应用方向及其智能体类型。 注意:在回答中,我们需要自然地引用用户提供的引用[1]和[2]。引用[1]提到了自动驾驶和机器人控制,引用[2]提到了多智能体协调的多个场景,包括交通管控和自动驾驶车辆协调。 因此,我们这样组织回答: 1. 自动驾驶(单智能体系统) 描述:使用单个智能体控制一辆车,通过传感器感知环境并做出决策。 智能体类型:单智能体(通常为深度强化学习智能体,如DQN、DDPG等) 引用[1] 2. 多车辆协同(多智能体系统) 描述:多个车辆(如车队编组、交叉路口协调)通过协作完成任务。 智能体类型:多智能体(如QMIX、MADDPG等) 引用[2] 3. 交通流优化 描述:通过控制多个车辆或交通信号灯来优化整体交通流。 智能体类型:多智能体(每个车辆或每个路口作为一个智能体) 引用[2] 4. 车辆能量管理 描述:优化车辆的能量使用,例如混合动力汽车的能源分配。 智能体类型:单智能体(如PPO、SAC等) 注意:在车辆能量管理中,虽然引用中没有直接提到,但我们可以根据常识将其归为单智能体控制问题。 同时,我们还需要生成相关问题。 回答结构: 首先,概述强化学习在车辆方向的应用广泛,然后分点详细说明每个应用方向及其智能体类型,最后总结。 注意:在回答中,如果有数学表达式,按照要求使用$...$或$$...$$格式。 由于用户要求生成相关问题,我们在最后添加相关问题部分。 始回答:</think>### 强化学习在车辆方向的应用方向及智能体类型 强化学习在车辆领域的研究主要集中在以下四个方向,每种应用场景对应特定的智能体类型: #### 1. **自动驾驶决策控制** [^1] - **应用方向**: 训练智能体通过传感器数据(摄像头/LiDAR)做出实时驾驶决策,包括: - 路径规划与轨迹优化 - 复杂场景应对(如变道、交叉路口) - 安全约束下的行为决策(如紧急避障) - **智能体类型**: - **单智能体模型**: 使用深度强化学习算法(如$DQN$、$DDPG$、$SAC$),将整辆车视为单一智能体。 策略函数:$\pi(s_t) \rightarrow a_t$,其中$s_t$为状态(传感器数据+地图),$a_t$为动作(转向/油门/刹车) - **典型框架**: ```python agent = DDPG(actor_network, critic_network) # 基于PyTorch/TensorFlow action = agent.decide(observation) # 输入传感器数据,输出控制指令 ``` #### 2. **多车辆协同控制** [^2] - **应用方向**: 解决车辆群体协作问题: - 车队编队行驶(降低风阻) - 交叉路口无信号灯协同 - 紧急救援车辆协同调度 - **智能体类型**: - **多智能体系统(MAS)**: 采用$QMIX$、$MADDPG$等算法,每辆车作为独立智能体。 协作策略:$\pi_i(s_t^1,s_t^2,...,s_t^n) \rightarrow a_t^i$ 目标函数:$\max \sum_{i=1}^n R_i$,需满足整体安全性约束 - **典型框架**: ```python agents = [QMIXAgent() for _ in range(n_cars)] # 基于PyMARL joint_action = [agent.step(global_state) for agent in agents] ``` #### 3. **交通流优化** [^2] - **应用方向**: 宏观层面优化区域交通: - 动态信号灯控制 - 拥堵预测与分流诱导 - 网联车(V2X)协同调度 - **智能体类型**: - **混合智能体架构**: - 顶层:集中式智能体(如$PPO$算法)控制区域信号灯 状态空间:$s_t = \{车流量, 平均速度, 队列长度\}$ - 底层:分布式智能体(如$Independent Q-learning$)在车辆端执行局部决策 #### 4. **车辆能量管理** [^1] - **应用方向**: 新能源车能量优化: - 混合动力汽车动力分配 - 电动车续航优化(如再生制动控制) - 氢燃料电池能量管理 - **智能体类型**: - **分层智能体**: 上层:$DDPG$制定充放电策略,目标函数:$\min \int P_{batt}(t)dt$ 下层:$Q-learning$实时调整电机扭矩分配 ### 技术挑战与趋势 - **关键挑战**: 1. 高维状态空间:需结合$CNN$处理视觉输入 2. 稀疏奖励问题:如$HER$(事后经验回放)技术 3. 安全验证:约束策略满足$Pr(collision)<10^{-6}$ - **新兴方向**: - 人车交互建模(社会意识强化学习) - 数字孪生环境中的终身学习 - 联邦强化学习保护车辆数据隐私 --- ### 相关问题 1. 自动驾驶中如何处理强化学习训练时的安全风险? 2. 多车辆协同控制需要哪些特殊的通信机制? 3. 如何构建高保真的车辆强化学习模拟环境? 4. 新能源车能量管理中的状态空间通常包含哪些关键参数?
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