第二部分：AI Agent 的基础

第三章. AI Agent 的组成

3.1 感知、推理与行动

核心概念

AI Agent 的智能行为依赖于三个关键环节的闭环协作：

1. 感知（Perception）
   • 通过传感器或数据接口获取环境信息（如视觉、语音、文本等）。
   • 示例：摄像头捕捉图像、麦克风接收语音指令。
2. 推理（Reasoning）
   • 基于感知数据，利用算法（如规则引擎、神经网络）进行决策或预测。
   • 示例：自然语言处理（NLP）解析用户意图，强化学习模型选择最优动作。
3. 行动（Action）
   • 通过执行器（如机械臂、语音合成器）反馈结果或改变环境状态。
   • 示例：智能家居系统自动调节温度，聊天机器人回复消息。

技术实现

• 感知层技术
  • 计算机视觉（OpenCV、YOLO）
  • 语音识别（Whisper、Google Speech-to-Text）
• 推理层技术
  • 知识图谱（Neo4j）
  • 深度学习模型（Transformer、LSTM）
• 行动层技术
  • 机器人控制（ROS框架）
  • API调用（如发送HTTP请求控制智能设备）

案例：自动驾驶汽车

1. 感知：激光雷达和摄像头检测行人、交通标志。
2. 推理：路径规划算法避开障碍物并遵守交规。
3. 行动：控制方向盘和刹车执行转向或停车。

挑战与优化

• 感知误差：噪声数据可能导致误判（需数据清洗和增强）。
• 推理延迟：复杂模型可能影响实时性（需模型轻量化）。
• 行动反馈：执行结果需重新感知以形成闭环（如机器人抓取失败后重试）。

关键点：感知-推理-行动的闭环是AI Agent 实现自主性的基础，需平衡效率与准确性。