智能体(Agent)

最新推荐文章于 2025-10-25 22:59:32 发布
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#智能体 #Agent

通过对生产状态的编码，将每个工件构建为一个智能体

智能体类似于人脑一样，既可以感知环境信息，也可以做出决策。

ReAct 智能体 Agent：开启智能应用新纪元的金钥匙
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-13 1161
ReAct 智能体 Agent 凭借推理 - 行动协同的创新架构，在智能教育、智能医疗、智能交通、智能金融等多个领域掀起智能化变革狂潮。它深度融合深度学习、知识工程、自动控制等前沿技术，为解决复杂现实问题开辟新径。然而，发展之路仍布满荆棘，工具调用精准度、推理模型优化、数据隐私保障等问题亟待攻克。深度整合视觉、语音、文本、传感器数据等多模态信息，实现全方位环境感知。在智能安防领域，智能体同步分析监控视频、现场语音、警情文本，精准识别安全威胁，提前预警并处置。
ReAct 构建智能体 Agent 的缺点探究
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05-13 1209
ReAct 架构为智能体 Agent 的发展提供了新的思路和方法，但其存在的缺点也限制了其在某些场景下的应用。在未来的智能体 Agent 研究和开发中，我们需要针对这些缺点进行深入研究和改进，探索更高效、更可靠的构建方式，充分发挥 ReAct 架构的优势，推动智能体 Agent 技术在各个领域的广泛应用和持续发展，以满足不断增长的人工智能应用需求。
什么是智能体(agent)
ljl3937的专栏
03-19 2665
智能体（Agent）是人工智能领域中的一个核心概念。在最基本的层面上，智能体可以被定义为一个实体，它能够在其所处的环境中自主地感知信息，并根据这些信息做出决策，以实现特定的目标或任务。智能体的关键特性包括自主性、感知能力和决策能力。：智能体能够在没有外部干预的情况下控制其行为。：智能体能够通过传感器或数据输入来感知其环境的状态。：智能体能够处理感知到的信息，并根据一定的决策机制做出响应的行动。智能体的目标可以是简单的，如维持系统稳定，也可以是复杂的，如在多智能体系统中进行协调合作。
智能体agent和多智能体系统（MAS）
热门推荐
ren911的专栏
02-21 1万+
研究主线： •有关Agent技术的研究历来有两条主线      – 智能Agent      – 软件Agent •    – 智能Agent是人工智能和分布式人工智能领域的研究热     点，它侧重于研究Agent的认知、学习、理性决策、分布式问题求解等方面内容，从而来支持智能应用系统的     构造和实现    agent是指驻留在某一环境中能够自主
关于智能体（AI Agent）入门，一篇超详细的总结！
最新发布
Datawhale
10-25 414
他不是通过学习“猫有四条腿、毛茸茸、会喵喵叫”这样的规则来认识猫的，而是在看过成千上万张猫的图片后，大脑中的神经网络能辨识出“猫”这个概念的视觉模式。然而，当它工作时，它会生成一系列结构化的中间步骤，如思想、计划或API调用，这些都是明确的、可操作的符号。当前，实现这种自主协作的思路百花齐放，涌现了大量优秀的框架和产品，从早期的 BabyAGI、AutoGPT，到如今更为成熟的 CrewAI、AutoGen、MetaGPT、LangGraph 等优秀框架，共同推动着这一领域的高速发展。
了解一点智能体（Agent）
weixin_42398461的博客
04-09 3049
百度百科对智能体的定义：智能体，顾名思义，就是具有智能的实体，英文名是Agent。以云为基础，以AI为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。
智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索
lvaolan的博客
08-03 7329
一、智能体概念的深度剖析1.1 智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎。通过先进的学习算法与深度数据分析，智能体能够从浩瀚的数据海洋中提炼出宝贵的知识与洞察。
精选资源
2025智能体Agent实用指南（A practical guide to building agents）.pdf
04-30
内容概要：本文档《2025智能体Agent实用指南》详细介绍了构建智能体（agents）的最佳实践，涵盖从基础概念到高级设计模式的各个方面。首先定义了智能体的概念及其与传统软件的区别，强调智能体能够独立完成任务并...
ReAct 智能体 Agent：架构解析与实践拓展
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-13 1433
ReAct 智能体 Agent 凭借其推理与行动协同的独特架构，在众多人工智能应用场景中展现出巨大的潜力。从智能办公到教育辅导，从智能家居到工业物联网，ReAct 智能体通过精准推理和高效行动，为用户提供了更加智能、便捷的服务体验。然而，在实际应用过程中，仍面临工具调用安全、模型持续学习、多智能体协作管理以及性能优化等多方面的挑战。通过合理的策略和技术创新，如强化工具审核机制、构建持续学习框架、设计高效协作协议和采用性能优化手段，我们有望逐步克服这些挑战，进一步提升 ReAct 智能体的性能和可靠性。
智能体agent开发
猿脑2.0的博客
10-05 649
智能体通过感知环境中的变化（如通过传感器或数据输入），根据自身学习到的知识和算法进行判断和决策，进而执行动作以影响环境或达到预定的目标。综上所述，智能体Agent的开发是一个涉及多个领域和技术的复杂过程，它要求开发者具备深厚的专业知识和实践经验。智能体Agent的开发是一个涉及多个领域和技术的复杂过程，它结合了计算机科学、人工智能、机器学习等多个学科的知识。更高效的开发与部署流程：随着技术的成熟和工具链的完善，智能体的开发与部署将变得更加高效和便捷。根据需求分析结果，开发适用于智能体Agent的算法。
智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!
2401_85373691的博客
01-19 5933
1.1 智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎。通过先进的学习算法与深度数据分析，智能体能够从浩瀚的数据海洋中提炼出宝贵的知识与洞察。
AI｜大模型入门（五）：智能体（Agent）
kukule520129的博客
04-08 733
多智能体应用：利用多智能体的协作来共同完成任务，不同的Agent角色，利用角色定义，知识/工具的差异，实现角色的职能和能力，并通过定义的不同的协作方式关联各个角色实现任务目标，比如Boss Agent统筹和发号施令，其他Agent各司其职执行任务，利用社群和分工协作提升效能和增强创新性的思想，可处理更加复杂的任务。大语言模型在逻辑推理、工具应用、策略规划、指令遵循等方面都有非常不错的表现，这使得大家开始意识到，将大语言模型作为Agent应用的核心认知系统，可以极大的提高智能体的规划能力。
AI（一）：智能Agent
Joselynzhao
03-25 2618
Agent 文章目录Agent1 Agent 和环境2 好的行为：理想的概念2.1 理性2.2 全知者、学习和自主性3 环境的性质3.1 任务环境的规范描述3.2 任务环境的性质4 Agent的结构4.1 Agent 程序4.2 简单反射Agent 理性Agent 的概念是我们的人工智能方法的核心。 1 Agent 和环境 我们用感知来表示任何给定时刻Agent的感知输入。 Agent 的感知序...
智能体 Intelligent Agent
hxxjxw的博客
09-02 1882
看很多paper中有智能体的概念，明确一下智能体的定义 智能体指任何能通过传感器感知环境和 通过执行器作用于环境的实体
一文了解AI Agent（智能体）
m0_59235699的博客
08-01 4058
AI Agent（人工智能代理）是上半年一个火热的话题。笔者最近对相关概念进行了学习与研究，期间也通过智能体开发平台成功搭建了一些有趣的Agent。所以计划通过本篇文章，跟大家分享笔者对于AI Agent的些许理解。
Agent是什么？一文讲清智能体（AI Agent），这是一篇不得不看的干货总结！
python123456_的博客
09-08 2013
智能体（Agent）作为先进的人工智能实体，通过持续感知外部环境、自主决策并执行行动来达成预设目标。其架构具备环境感知、动态决策、行为执行等核心功能模块，并集成记忆存储机制、多层级规划策略及工具调用能力。其规划模块整合了思维链推演、自我反思机制及目标分解技术，形成闭环式认知增强系统。区别于传统AI系统，智能体展现出三大核心特性：在独立运作层面具有无需人工干预的决策自主性；在时间维度上支持长期运行与迭代优化；在环境交互中可通过数据驱动持续演进行为策略。
PTAN实战二 || 智能体agent类
qq1803291168
03-25 924
PTAN实战二 || 智能体agent类
智能体agent
03-17
### 智能体（Agent）在 AI 和计算机科学中的应用与实现 #### 什么是智能体？ 智能体（Agent）是指能够感知环境并通过行动影响该环境的一种实体。它通常具有自主性、反应性和目标导向的特点，可以独立完成特定的任务或与其他智能体协作来解决问题[^1]。 #### 智能体的核心特性 - **自主性**：智能体可以在没有人类干预的情况下运行并做出决策。 - **反应性**：智能体可以根据外部输入快速调整自己的行为以适应变化的环境。 - **主动性**：某些类型的智能体会主动采取措施去达成预定的目标。 - **社会能力**：当多个智能体共同工作时，它们之间可能需要通信和协调活动。 #### 实现方式 智能体的具体实现依赖于所解决的问题域以及采用的技术栈： 1. **基于规则的方法** 使用预定义的一组规则指导智能体的行为模式，在简单场景下非常有效但缺乏灵活性。例如专家系统的开发就是典型代表之一[^2]。 2. **机器学习驱动型方法** 利用监督学习、无监督学习或者强化学习训练模型让智能体具备从经验中自我改进的能力。这种方法特别适合复杂动态环境中运作的需求[^3]。 3. **混合架构设计** 结合传统编程逻辑与现代ML框架构建更加鲁棒灵活的解决方案。比如AlphaGo结合了蒙特卡洛树搜索算法与深度神经网络形成强大围棋对手。 4. **多智能体系结构 (MAS)** 当单个智能不足以应对大规模分布式任务时，则考虑引入由若干相互合作的小规模个体组成的群体形式即所谓的Multi-Agent Systems(MAS)。这些系统允许不同角色分工明确从而提高整体效率。 ```python class SimpleReflexAgent: def __init__(self, rules): self.rules = rules def act(self, perception): for condition, action in self.rules.items(): if condition(perception): return action() def example_condition(state): return state == 'specific_state' def example_action(): print('Performing specific action') ruleset = {example_condition : example_action} agent_instance = SimpleReflexAgent(rules=ruleset) perceived_environmental_data = 'specific_state' response_from_agent = agent_instance.act(perceived_environmental_data) ``` 上述代码片段展示了一个简单的反射代理类如何依据给定条件映射到相应动作上进行操作处理过程。 #### 应用领域举例说明 - 安全防御方面，利用AI智能体监控网络安全状况及时发现异常流量并作出响应措施保护信息系统免受攻击威胁； - 在金融投资里，借助智能体分析海量历史行情数据挖掘潜在规律制定最优资产配置方案获取超额收益可能性更大些； - 资源分配情境下，通过部署多智能协同作业机制优化物流运输路径规划降低运营成本提升服务质量水平等等。
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