您必须了解的50多个AI代理术语

AI代理术语

人工智能代理一词是人工智能最具变革性应用的核心,尽管它描述的是一个非常广泛且不断发展的领域。与为一般任务设计的广义人工智能系统不同,人工智能代理是自主实体,通过编程感知环境、计算决策并最终执行行动计划,以实现特定目标。从安排会议的虚拟助理到简化供应链的先进机器人,人工智能代理在改变行业时都能自主、智能、自适应地行动。

随着人们对人工智能代理的日益关注,围绕它们的词汇也开始增多。“工具使用”和“反思”等术语已不再局限于学术论文,它们现在已成为开发人员、企业高管和爱好者在这一领域的必备词汇。无论您是在探索人工智能代理如何通过 RL 进行“学习”,还是在剖析它们通过 MAS 进行协作的能力,了解这些专业词汇对于理解它们的功能和局限性以及道德影响都是至关重要的。本指南将告诉您必须了解的人工智能代理术语。

什么是人工智能代理?

人工智能代理是一种自主系统,旨在与环境互动并独立执行任务。它们从感知输入(如用户查询或数据)开始,然后处理这些信息以确定最有效的行动方案。与完全依赖预定义规则或静态数据集的传统人工智能模型不同,智能代理能够实时调整,从新信息中学习,并根据不断变化的环境做出决策。在下一节中,你将了解 50 多个人工智能代理术语。

人工智能代理术语

以下是人工智能代理术语列表:

1. AI代理(AI Agent)

一种数字助手或机器人,通过感知环境、处理信息并执行动作以实现特定目标。例如:自动驾驶汽车通过摄像头和传感器实时保障安全。

2. 自主代理(Autonomous Agent)

无需人类监督即可独立运作的AI。例如:自主规划路线、避障并完成包裹投递的无人机。

3. 动作(Action)

AI代理为完成任务采取的具体步骤。例如:聊天机器人回复消息,或机械臂抓取工具。

4. 执行器(Actuators)

驱动AI代理运动的组件。物理代理如机器人电机;虚拟代理如发送邮件的软件指令。

5. 代理式AI设计模式(Agentic AI Design Patterns)

构建自主感知、推理与行动的AI代理的系统化方法,包括审慎型代理(目标驱动规划)和反应型代理(实时响应),以增强环境适应性。

6. 自主RAG(Agentic RAG)

强化版检索增强生成技术,通过迭代提问自我修正输出,提升决策自动化与研究工具能力。

7. 信念状态(Belief State)

AI代理基于有限信息对当前环境的推测状态,用于不完全观测下的决策。

8. 聊天机器人(Chatbot)

基于自然语言处理(NLP)的对话式AI代理,支持客服咨询或订单处理等任务。

9. 反思(Reflection)

AI代理对输出质量的内省过程,类似“任务是否执行正确?”,以持续优化能力。

10. 工具使用(Tool Use)

调用外部资源的能力,如使用计算器解决数学问题或调用天气API。

11. 多代理(Multi-Agent)

多个AI代理协作的系统。例如:仓库中分拣与运输机器人协同完成订单。

12. 涌现行为(Emergent Behavior)

简单代理遵循基础规则协作产生的复杂全局行为,如鸟群飞行模式。

13. 联邦学习(Federated Learning)

分布式学习框架:代理共享模型更新而非原始数据,保障隐私并提升集体知识。

14. 人在环路(Human-in-the-Loop, HITL)

人类与AI协同系统,AI主导任务执行,人类在必要时介入修正。

15. 多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)

由协作或竞争的代理组成的群体,如游戏中的玩家或团队任务分配。

16. 规划(Planning)

AI代理对未来行动的预判,类似规划旅行路线时评估最佳路径与备选方案。

17. 目标(Goal)

代理需达成的结果,如赢得游戏或提供信息,所有行为围绕此展开。

18. 效用函数(Utility Function)

量化不同结果价值的评估工具,帮助代理选择最优路径。

19. 启发式方法(Heuristic)

简化问题解决的思维捷径,依赖经验法则而非深度计算。

20. 知识图谱(Knowledge Graph)

表示概念关系的结构化数据网络,如连接实体与事实的思维导图。

21. 本体论(Ontology)

定义概念及其关系的结构化词典,帮助代理理解环境逻辑。

22. 基于规则的系统(Rule-Based System)

按预设规则决策的流程图式系统,例如“红灯停”。

23. 世界模型(World Model)

代理内部对环境的模拟,用于预测与行动规划。

24. 模型漂移(Model Drift)

因环境变化导致的性能退化,类似用旧地图导航新城市。

25. 伦理AI(Ethical AI)

确保公平、无偏见且透明,尊重人类价值观且无害的AI设计原则。

26. 算法公平性(Algorithmic Fairness)

避免对不同群体产生偏见的机制,确保平等对待。

27. 群体智能(Swarm Intelligence)

简单个体协作解决复杂问题,如蜂群或蚁群行为。

28. 控制权转移(Transfer of Control)

人类接管AI决策权,如飞行员在自动驾驶失效时手动操作。

29. 故障安全机制(Fail-Safe Mechanism)

优雅处理错误的保障措施,类似安全网防止系统崩溃。

30. 人机协作(Human-Agent Collaboration)

人类与AI互补合作,如主厨与助手分工完成烹饪。

31. 记忆模块(Memory Modules)

存储与检索信息的组件,支持经验学习与优化决策。

32. 分层代理(Hierarchical)

层级化结构代理,高层代理指挥底层代理,类似企业管理架构。

33. 简单反射代理(Simple-Reflex)

仅基于当前状态行动,不依赖历史或未来,如温控开关。

34. 无观测推理(ReWOO)

基于外部数据推理与行动的方法,类似犯罪推理中的线索整合。

35. 推理与行动循环(ReAct)

交替进行推理与执行的框架,类似拼图试错过程。

36. 代理协调框架(Agentforce)

管理多代理协同的框架,类似乐团指挥协调各声部。

37. 推理引擎(Reasoning Engine)

代理的“大脑”,通过逻辑处理信息并生成决策。

38. 参考动作(Reference Actions)

指导代理决策的示例或标准,类似训练辅助轮。

39. 标准动作(Standard Actions)

预定义的基础动作集,如工具箱中的常用工具。

40. 标准主题(Standard Topics)

代理被训练处理的典型任务,如FAQ应答或数据分析。

41. 系统动作(System Actions)

后台操作,如资源分配或进程调度。

42. 知识表示(Knowledge Representation)

代理存储与组织信息的方式,类似构建认知地图。

43. 奇点(Singularity)

假设性未来场景:AI超越人类智力,引发不可预测的技术爆发。

44. LangChain框架

基于大语言模型(如GPT)构建代理的开源框架,整合检索、API与推理能力,广泛用于聊天机器人开发。

45. AutoGen框架

微软开发的自主多代理系统框架,支持任务委派与协作,适用于客服自动化与研究助手。

46. SmolAgents轻量框架

HuggingFace推出的轻量级代理框架,支持快速原型开发与低代码部署。

47. CrewAI编排框架

独立于LangChain的多代理协作框架,支持角色分配与目标共享。

48. 小型语言模型(Small Language Model)

轻量化模型,适用于资源受限场景(如边缘设备)的快速推理。

49. 令牌(Tokens)

文本处理的最小单位,令牌限制影响代理的上下文处理能力。

50. 提示词(Prompts)

指导代理生成响应的指令,优质提示词提升决策准确性与相关性。

51. 上下文窗口(Context Window)

代理可记忆的对话或信息长度,窗口越大交互越连贯。

52. 幻觉(Hallucinations)

代理生成虚构或错误信息的问题,需通过优化减少不可靠输出。

53. 温度参数(Temperature)

控制输出随机性:低温结果稳定,高温结果多样且具创造性。

54. 思维链提示(Chain-of-Thought Prompting)

引导代理分步推理的技术,提升复杂问题解决能力。

55. 函数调用(Function Calling)

代理调用外部API或数据库以执行实际任务,超越纯文本输出。

56. 代理框架(Agent Framework)

提供代理开发基础设施的工具集(如LangChain、AutoGen)。

57. 代理式工作流(Agentic Workflow)

代理自主规划、执行与优化的结构化流程,减少人工干预。

小结

人工智能代理术语定义了智能系统自主决策的领域。从导航现实世界空间的机器人到增强在线互动的聊天机器人,人工智能代理正在改变各行各业和解决问题的方式。

随着人工智能的发展,其影响也在不断扩大,因此合乎道德和透明的运营至关重要。无论是通过人在回路机制还是故障安全系统,人工智能代理的未来都在于人类与机器之间的无缝协作。

了解人工智能代理术语有助于我们塑造它们的未来,确保这些智能系统成为人类进步的伙伴,而不仅仅是工具。让我们以负责任的态度迎接这一未来!

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