它们维护一个内部世界模型，这有助于它们了解其行为随时间推移产生的影响。这种内部模型使它们能够处理更复杂的任务并根据更广泛的背景做出决策。 工作原理：这些代理使用其内部模型来预测其行为的结果并据此选择最佳行动方案。 示例：自动驾驶汽车使用基于模型的反射代理，通过了解交通模式和预测其他驾驶员的行为来导航道路。
优点：内部模型帮助这些代理做出更明智的决策，提高它们在复杂环境中 日本电报 的表现。 灵活性：基于模型的反射代理可以根据新信息更新其内部模型，以适应不断变化的条件。 3.基于目标的代理 基于目标的代理 基于目标的代理旨在实现特定目标。与对即时输入做出反应的反射代理不同，基于目标的代理会考虑其行为的未来后果，以确定实现其目标的最佳方式。
工作原理：这些代理通过考虑每个动作将如何帮助他们实现目标来评估不同的可能动作。 示例： Siri 和 Alexa 等虚拟助手是基于目标的代理，可帮助用户完成设置提醒或在线查找信息等任务。 优点：基于目标的代理具有高度适应性，能够通过专注于期望的结果来处理广泛的任务。
灵活性：他们可以根据当前情况以及实现目标的进展情况调整行动。 4.基于效用的代理 基于效用的代理超越了简单的目标实现，他们考虑不同结果的“效用”或价值。他们的目标是最大化自己的效用，这使得他们做出的决策不仅可以实现目标，还可以优化整体结果。 工作原理：这些代理使用效用函数来评估不同结果的可取性，并选择最大化其效用的行动。
示例：通过最大化回报同时最小化风险来管理投资组合的投资算法是基于效用的代理。 优点：通过考虑不同行动的效用，这些代理可以做出平衡多种因素的更细致的决策。 优化：基于效用的代理擅长在需要权衡的情况下寻找最佳解决方案。 5.学习代理 学习型代理能够通过从经验中学习，随着时间的推移提高其性能。