AI Agent入门指南：从基础概念到实战应用

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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。它们广泛应用于客服机器人、自动驾驶、游戏 NPC 等领域，通过模拟人类行为或超越人类能力来解决复杂问题。随着大语言模型（如 GPT）的普及，AI Agent 的开发门槛大幅降低，但核心逻辑仍需扎实理解。

所有 AI Agent 都包含三个基本模块：

感知模块 ：通过传感器 /API 获取环境信息（如用户输入、摄像头数据）
决策模块 ：根据预定义规则或机器学习模型处理信息并生成响应
执行模块 ：将决策转化为具体动作（如发送回复、控制机械臂）

# 感知 - 决策 - 执行循环伪代码
while True:
    observation = perceive_environment()  # 感知
    action = make_decision(observation)   # 决策
    execute_action(action)               # 执行

依赖 if-else 等预定义逻辑
优点：行为可控，调试简单
缺点：无法处理未知情况

使用强化学习 / 深度学习自主优化
优点：适应性强
缺点：需要大量训练数据

结合规则系统与机器学习
典型架构：规则处理常规情况，ML 处理异常案例

import random

# 定义规则库
greetings = ["你好", "Hi", "欢迎"]
responses = {
    "天气": "今天多云转晴，25℃",
    "时间": f"现在是 {datetime.now().strftime('%H:%M')}",
    "默认": "我不太明白，能换个说法吗？"
}

def dialog_agent(user_input):
    # 感知：接收用户输入
    input_text = user_input.strip()

    # 决策：匹配响应规则
    if any(greet in input_text for greet in ["你好", "hi"]):
        return random.choice(greetings)

    for keyword in responses:
        if keyword in input_text:
            return responses[keyword]

    return responses["默认"]

# 执行测试
print(dialog_agent("今天天气怎么样？"))  # 输出天气信息