4、智能体架构：从逻辑到分层的全面解析

智能体架构：从逻辑到分层的全面解析

1. 专家系统与智能体的区别

专家系统和智能体在人工智能领域有着不同的特点。以MYCIN为例，它是一个经典的专家系统，旨在协助医生治疗人类血液感染。MYCIN通过与用户交互，获取一系列（符号表示的）事实，然后据此得出结论。它更像是一个顾问，不直接作用于人类或其他环境，信息获取依赖用户作为中间人，也不直接作用于环境，而是向第三方提供反馈或建议。与之相比，智能体通常能直接与环境交互。不过，有些专家系统（如ARCHON系统）在执行实时控制任务时，看起来很像智能体。

2. 智能体架构的主要类型

构建智能体主要有四种类型的架构：
- 基于逻辑的架构 ：决策通过逻辑演绎做出。
- 反应式架构 ：决策基于从情况到行动的直接映射。
- 信念 - 愿望 - 意图（BDI）架构 ：决策依赖于对表示智能体信念、愿望和意图的数据结构的操作。
- 分层架构 ：决策通过各种软件层实现，每层在不同抽象级别对环境进行或多或少的明确推理。

我们用 (A = {a,a’,…}) 表示智能体可以执行的可能动作集合，用 (S = {s,s’,…}) 表示环境可能处于的状态集合。

3. 基于逻辑的架构

传统的符号AI方法认为，通过给系统提供其环境和期望行为的符号表示，并对该表示进行句法操作，就能在系统中产生智能行为。在基于逻辑的架构中，符号表示是逻辑公式，句法操作对应于逻辑演绎或定理证明。

以深思熟虑的智能体为