什么是 7 种类型的 AI 代理？

快速阅读: 据《福布斯》称，AI代理分为七类，从简单反应到最优代理，各有不同功能。它们广泛应用于各领域，提升效率。理解这些类型有助于优化AI系统。

中国宿迁——6月10日：在这张图片说明中，AI代理（Agent）的标志显示在2025年6月10日中国江苏省宿迁市一部智能手机屏幕上。（照片由VCG/VCG通过Getty Images提供）

VCG通过Getty Images

智能代理（AI Agent）的时代已经到来。我们现在拥有了新的企业系统，利用这一框架，越来越多的专业模型正在处理复杂任务的不同部分。

想象一些复杂的场景，比如一个AI引擎为来自米兰的新时装系列提供详细的反馈，或者为一家拥有全球业务的企业进行自动化市场研究，或者为大规模车队的智能管理系统提供支持。

这样的例子不胜枚举，但越来越多的这些AI代理正被广泛应用于各个领域。

考虑到这一点，了解不同类型代理之间的主要区别是有帮助的。

一般来说，有七种不同的代理类型，它们在复杂性和功能上有所不同。

让我们来了解一下这些代理类型及其通常的功能。

代理类型和层次结构

首先，是简单的反应代理。这是最简单的AI代理类型，基本上提供基础功能。它可能会返回建议或类似的内容，但它没有太多区分或“认知”能力。

它也没有状态处理能力。

这导致了第二类：带有状态的简单反应代理。

这种类型的代理仍然使用基于规则的行为，但一点记忆使其比简单的反应代理更灵活。尽管如此，它不会提前规划或评估后果。

下一步是基于模型的反应代理。这种代理类型可以维护某种内部模型来理解世界如何运作，并利用感知记录进行更新，同时结合当前的感知数据来决定行为。一般来说，它适用于动态或“部分可知”的环境，其中可能有意外情况，但也包含有序信息。

接下来是目标导向代理，它可以使用搜索和规划来找到实现目标的方法，并比较不同的情景。灵活的决策正在发挥作用，但模型仍然需要目标说明，且没有内置的效用或学习能力。

效用导向代理是一个更高的层次，它具备在基于规则的系统中对比不同标准的能力。换句话说，它可以理性地在冲突的目标之间做出权衡，并选择能最大化预期收益的行动。这种类型的代理非常适合复杂、不确定的环境，因为它比目标导向代理有更复杂的决策能力。

学习代理具有学习的能力，因此得名。

然后，在顶端的是最优代理，它：

· 努力最大化性能指标
· 利用知识、目标和偏好
· 可以融合所有之前的代理类型
· 在不确定和复杂的情况下能够高效运作

简而言之，最优代理比其他代理做得更多。

此外，还有不同种类的功能代理，如交互代理，以及著名的开发者代理，其具备编程功能。一个模型可能会将一个复杂的编程问题传递给另一个开发者代理，当编程完成后，再将其交回交互代理。

使用代理类型的方法

以下是七种代理类型的使用案例和应用：

系统设计：

根据AI系统的复杂性、可观察性和目标，选择合适的代理类型非常重要。这意味着要深入了解每种模型类型能做什么。

能力规划：

了解简单与强大之间的权衡，以构建可扩展或适应性的解决方案。同样，你必须了解每种类型的优缺点，并相应地进行规划。

AI教育：

那些了解这个框架的人可以向他人教授核心AI概念，并促进学习自动化。

优化：

将现有代理升级到更适合新任务的代理。

我认为这是一个有助于我们更深入挖掘AI系统潜力的有用框架。我经常引用马文·明斯基的工作，他与麻省理工学院有关联，他的著作《心灵社会》中认为，人类大脑不是一台计算机，而是数十甚至数百台小型计算机以专门的方式协同工作。

AI也变得像这样，因此更能模仿人类的认知过程。

至于工作替代和其他一切，继续关注我的博客，我会继续记录技术在眨眼之间演变时所有的人类反应。

(以上内容均由Ai生成)