其他三个人工智能代理包括：
基于实用程序的代理
基于模型的反射代理
基于目标的反射代理
1. 基于模型的反射代理
基于模型的反射代理即使无法全面了解周围发生的情况，也可以做出决策并采取行动。
工作机制：
这些中级代理有一个“心理地图”
（又名内部状态），它会根据来自传感器的新信息不断更新。因此，即使他们只能看到正在发生的事情的一部分，或者世界在他们不知情的情况下发生变化，他们也可以跟踪事情并猜测接下来可能发生的事情。**与仅对当前看到的内容做出反应的简单反射代理不同，基于模型的反射代理会思考未来并根据过去的经验调整其行为。
示例：想象迷宫游戏中的基于模型的代理。它不会盲目地遵循预定义的导航规则，而是秘密地查阅内部模型，将迷宫的布局和宝藏的位置联系起来。
随着游戏的进展和新线索的出现，特工会更新他的思维地图，准备好避免错误的转弯和死胡同并夺取宝藏。
Science Buddies 基于模型的反射代理：简单的反射代理
通过 科学之友
2. 基于目标的代理
基于目标的智能体不仅会对其环境做出反应，还会努力实现特定目标。这些代理评估其行为的可能结果，并选择最接近目标的结果。
工作机制： 当你分享你的目标时，这些智能代理会使用智能搜索和规划算法探索多种可能的替代方案。他们分析每个选择可能发生的情况，并选择最理想的情况，让您更接近目标。
这些代理可以根据环境的变化或新信息调整策略。如果发生意外情况，您可以重新考虑您的方法，以保持正轨并更接近最佳结果。
示例：自动驾驶车辆是基于目标的代理的完美示例。自动驾驶汽车会考虑各种因素，例如交通状况、安全措施和道路规则，以帮助您找到毫无问题地到达目的地的最佳路线。
通过 Adobe Stock 的基于目标的代理
通过 Adobe Stock
3. 基于实用程序的代理
基于效用的智能体通过根据其效用函数评估其行为的可能结果来做出决策。这种方法使他们能够选择最大 奥地利数据 化总体满意度的行动，而不是简单地追求特定目标。
工作机制：
这些代理会检查不同的解决方案并使用复杂的推理算法来确定哪些解决方案最适合您的需求。然后，他们根据每个结果满足您偏好的程度给每个结果打分，并选择得分最高的一个。
基于实用程序的代理非常擅长处理复杂的情况，尤其是在平衡不同目标或进行权衡时。
示例：假设您正在计划去您最喜欢的目的地旅行。基于实用程序的代理可以帮助您找到符合您优先事项的航班，例如负担能力或最短行程长度。