AI Agent 架构入门指南：从零搭建你的第一个智能体系统

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AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能系统。它通常具备以下三大特征：

自主性 ：无需人工干预即可独立运行
反应性 ：能够感知环境变化并做出响应
目标导向性 ：为实现特定目标而采取行动

这种 Agent 依赖预先定义的规则集运作，适合确定性环境。优点是实现简单、运行高效，但灵活性较差。

class RuleBasedAgent:
    def __init__(self):
        self.rules = {
            'temperature > 30': 'turn_on_ac',
            'time between 22:00-6:00': 'dim_lights'
        }

    def decide_action(self, environment_state):
        # 遍历所有规则检查触发条件
        for condition, action in self.rules.items():
            if eval(condition, {}, environment_state):
                return action
        return 'no_op'  # 默认无操作

以强化学习 Agent 为例，它通过试错学习最优策略，适合复杂不确定环境。下面是一个使用 gymnasium 的简单实现：

import gymnasium as gym
import numpy as np

class RLAgent:
    def __init__(self, action_space):
        self.q_table = np.zeros((state_size, action_space.n))  # 简易 Q 表
        self.learning_rate = 0.1
        self.discount_factor = 0.95

    def choose_action(self, state, epsilon=0.1):
        # ε- 贪婪策略：有 epsilon 概率随机探索
        if np.random.random() < epsilon:
            return env.action_space.sample()
        return np.argmax(self.q_table[state])

    def learn(self, state, action, reward, next_state):
        # Q-learning 更新公式
        best_next_action = np.argmax(self.q_table[next_state])
        td_target = reward + self.discount_factor * self.q_table[next_state][best_next_action]
        self.q_table[state][action] += self.learning_rate * (td_target - self.q_table[state][action])