projectfailed的博客

本文系统分析了智能体的分类体系，重点探讨了三种分类维度：基于内部决策架构（从反应式到规划式智能体）、基于时间与反应性（权衡速度与最优解）以及基于知识表示（符号主义与亚符号主义AI）。文章还介绍了混合式智能体和神经符号主义AI的创新融合模式。通过PEAS模型（性能、环境、执行器、传感器）对智能旅行助手进行案例解析，揭示了现代LLM智能体面临的部分可观察、随机性、多智能体和动态序贯等复杂环境特性。这些分类框架和环境分析为智能体系统的设计与应用提供了理论基础。

本文系统阐述了智能体的本质与演进历程。智能体定义为能感知环境并自主行动的实体，包含环境、传感器、执行器和行动四大要素。文章梳理了从反射智能体到学习型智能体的传统范式发展，重点对比了传统智能体与大语言模型(LLM)驱动智能体的核心差异：前者依赖显式编程和确定性规则，后者基于预训练模型，具有自然语言理解、概率推理和动态适应能力。以旅行助手为例，展示了LLM智能体在任务分解、工具调用和动态修正方面的优势，体现了新范式在泛化能力和交互方式上的突破。