Agent怎么学：从零构建智能代理的完整指南

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在 AI 领域，Agent（智能代理）指的是能够感知环境并自主采取行动以实现目标的实体。与普通程序最大的不同在于：

主动性 ：普通程序需要显式调用，而 Agent 会自主触发行为
反应性 ：能对环境变化做出实时响应
目标导向 ：具有明确的优化目标
持续性 ：保持长期运行状态

举个生活例子：扫地机器人是 Agent，而计算器只是程序——前者会主动规划路线清洁房间，后者必须等待用户输入。

类型	特点	适用场景
Reactive Agent	仅根据当前感知直接响应，无内部状态	火灾报警器、自动门控系统
Deliberative Agent	具备世界模型，能进行复杂推理和规划	自动驾驶、游戏 AI
Hybrid Agent	结合前两者优势，快速反应与长期规划并存	智能客服、物流调度系统

下面我们构建一个在 10×10 网格中工作的清洁机器人，完整代码包含三个核心模块：

class CleaningAgent:
    """
    简易清洁机器人实现
    功能：在网格环境中寻找并清理垃圾
    """
    def __init__(self):
        self.position = (0, 0)  # 初始位置
        self.battery = 100      # 初始电量
        self.cleaned = set()    # 已清洁位置记录

    def perceive(self, env):
        """感知环境：获取当前位置和周围信息"""
        current_cell = env.grid[self.position]
        nearby_trash = []
        # 检查相邻四个方向（上、下、左、右）for dx, dy in [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]:
            x, y = self.position[0]+dx, self.position[1]+dy
            if 0 <= x < 10 and 0 <= y < 10:  # 边界检查
                if env.grid[(x,y)] == 'trash':
                    nearby_trash.append((x,y))
        return {
            'current': current_cell,
            'nearby_trash': nearby_trash,
            'battery': self.battery
        }

    def decide(self, perception):
        """决策逻辑：优先级 充电 > 清洁 > 移动"""
        # 低电量时返回充电站
        if perception['battery'] < 20 and perception['current'] != 'charger':
            return 'move_to', self.find_nearest_charger()

        # 当前位置有垃圾则清洁
        if perception['current'] == 'trash':
            return 'clean', self.position

        # 附近有垃圾则移动
        if perception['nearby_trash']:
            return 'move_to', perception['nearby_trash'][0]

        # 默认随机移动
        return 'wander', None

    def act(self, decision, env):
        """执行动作并更新状态"""
        action, target = decision

        if action == 'clean':
            env.grid[target] = 'clean'
            self.cleaned.add(target)
            self.battery -= 1

        elif action == 'move_to':
            # 简单直线移动（实际应实现路径规划）self.position = target
            self.battery -= 2

运行主循环的伪代码：

while True:
    perception = agent.perceive(environment)  # 感知
    decision = agent.decide(perception)       # 决策
    agent.act(decision, environment)          # 执行

    if agent.battery <= 0:
        print("电量耗尽！")
        break

当环境复杂度增加时（如从 10×10 网格变为城市级地图），可能出现：