在大多数环境中，仅靠目标并不足以产生高质量的行为。例如，许多动作序列都能使出租车到达目的地（从而实现目标), 但有些动作序列比其他动作序列更快、...

了解环境的现状并不总是足以决定做什么。例如，在一个路口，出租车可以左转、右转或者直行。正确的决定取决于出租车要去哪里。换句话说，除了当前状态的描...

AI Agent 学习路径（从入门到精通，分阶段可落地） AI Agent（智能体）是具备感知-决策-执行-反馈闭环能力的智能系统，能自主完成复...

处理部分可观测性的最有效方法是让智能体追踪它现在观测不到的部分世界。也就说说，智能体应该维护某种依赖于感知历史的内部状态，从而至少反映当前状态的...

最简单的智能体是简单反射型智能体。这些智能体根据当前感知选择动作，忽略感知历史的其余部分。 简单反射型智能体具有值得赞扬的简单特性，但它们的智能...

到目前为止，我们通过描述行为（即在任意的感知序列之后执行的动作）讨论了智能体。现在我们必须迎难而上来讨论智能体内部是如何工作的。人工智能的工作是...

人工智能中可能出现的任务环境范围显然非常广泛。然而，我们可以确定相当少的维度，并根据这些维度对任务环境进行分类。这些维度在很大程度上决定了恰当的...

# AI Agent 学习路径（从入门到精通，分阶段可落地） AI Agent（智能体）是具备**感知-决策-执行-反馈**闭环能力的智能系统，...