36个AI智能体的真实案例

虽然AI智能体频频登上全球科技新闻头条，但现实中的AI智能体案例并不总是那么显而易见。

本文将带你了解AI智能体的类型，并为每种类型举例说明。

但请注意：虽然这些类型被区分开来，大多数先进的AI系统其实是多种AI智能体类型的组合。

例如，在AI供应链管理中，会使用多种类型的智能体来优化物流、库存管理、补货和配送。自动驾驶汽车也是如此——结合了基于效用的智能体、基于目标的智能体、基于模型的反射型智能体和学习型智能体，以实现复杂流程。

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但要理解基本原理，我们先来看看每种智能体AI的设计目标，并通过一些现实中的例子来说明。

即使你没有自动驾驶汽车，也不在AI赋能的仓库工作，你很可能已经和企业级智能体机器人互动过，比如：

• 电商AI智能体，可以下单、提供物流更新，并为用户推荐个性化商品。
• 客户支持聊天机器人，能够解答常见问题、处理退款并排查技术故障（如Ruby Labs的这个例子）。
• 线索生成智能体，可以聊天、筛选潜在客户并预约会议（如Waiver Consulting Group的这个案例）。
• 销售聊天机器人和市场营销功能，比如AI线索生成或其他AI在销售中的应用方式。

但并不是所有AI智能体都由技术高手开发。事实上，借助新的AI构建平台，设计和部署自定义AI智能体变得非常简单。

如果你有兴趣自己构建AI智能体，欢迎今天就试试我们的AI智能体构建教程。

接下来，让我们深入了解9种AI智能体类型及其36个现实案例。

1. 效用型智能体

与仅对环境刺激做出反应的简单智能体不同，效用型智能体会根据预期效用评估其潜在行为。它们会预测每个选项对既定目标的有用性或益处。

效用型智能体擅长在具有多种可能结果的复杂决策环境中工作——比如在做投资决策时平衡不同风险，或权衡治疗方案的副作用。

这些智能体的效用函数是其偏好的数学表达。效用函数与外部世界对应，决定并排序最优选项。随后，效用型智能体会选择最优行动。

由于它们能够处理大量数据，因此在涉及高风险决策的任何领域都非常有用。

金融交易

效用型智能体非常适合股票和加密货币市场——它们能够基于旨在最大化收益或最小化损失的算法进行买卖。这类效用函数可以同时考虑历史数据和实时市场数据。

动态定价系统

你有没有在下雨天打Uber或Lyft时多花过钱？这就是效用型智能体在发挥作用——它们可以根据需求、竞争或预订时间，实时调整航班、酒店或网约车的价格。

智能电网控制器

这类智能体正是智能电网的“智能”所在：正是效用型智能体控制着电力的分配和储存。

它们根据需求预测和能源价格优化资源利用，提高效率并降低成本。

个性化内容推荐

你看完一部电影后，Netflix会推荐三部类似的影片。

Netflix、Spotify等流媒体服务利用效用型智能体为用户推荐相似内容。这里优化的效用就是你点击的可能性。

2. 目标型智能体

目标型AI智能体，顾名思义，是为实现特定目标而设计的人工智能。

这些理性智能体不仅仅对刺激做出反应，还能考虑行为的未来后果，从而做出战略决策以达成目标。

与基于条件-动作规则直接响应刺激的简单反射型智能体不同，目标型智能体会评估并规划行动以实现其目标。

它们与其他类型智能体的最大区别在于能够结合前瞻性和战略规划，朝着特定结果前进。

Roomba扫地机器人

扫地机器人（如广受欢迎的Roomba）有一个明确目标：清扫所有可达地面空间。这个目标型智能体目标简单，但执行得很出色。

这个目标型智能体做出的每一个决策（比如何时转向）都是为了实现这个宏伟目标。至于猫咪坐在上面，那只是额外的乐趣。

项目管理软件

虽然也可能用到效用型智能体，项目管理软件通常聚焦于实现特定的项目目标。

这些AI智能体通常会安排任务和分配资源，使团队能够高效按时完成项目。智能体会评估最有可能成功的路径，并代表团队采取行动。

电子游戏AI

在策略和角色扮演类游戏中，AI角色通常作为目标导向型智能体——他们的目标可能包括防守某个地点或击败对手。

这些“盛装打扮”的AI智能体会权衡多种策略和资源——比如选择哪种攻击方式、何时使用道具——以实现其目标。

3. 基于模型的反射型智能体

当你需要应对并非总是可见或可预测的信息时，基于模型的反射型智能体就是你的利器。

与仅根据当前感知做出反应的简单反射型智能体不同，基于模型的反射型智能体会维护一个内部状态，使其能够预测部分可观测的环境。这是其职责相关世界部分的内部模型。

该模型会不断根据环境中的新数据进行更新，从而让AI智能体能够推断环境中未见部分，并预测未来状况。

它们会在做决策前评估行为的潜在结果，使其能够应对复杂情况。这在执行复杂任务时尤其有用，比如在城市中驾驶汽车，或管理自动化智能家居系统。

由于能够结合以往的知识和实时数据，基于模型的反射型智能体无论面对什么任务都能优化自身表现。就像人类一样，它们能够做出有情境感知的决策，即使在条件不可预测的情况下也是如此。

自动驾驶车辆

尽管这些汽车涵盖了多种类型的智能体，但它们是基于模型的反射型智能体的一个很好的例子。

像交通和行人流动这样复杂的系统，正是基于模型的反射型智能体擅长应对的挑战。

它们的内部模型用于在道路上做出实时决策，比如当另一辆车闯红灯时刹车，或者前车突然减速时迅速减速。它们的内部系统会根据环境输入不断更新：其他车辆、人行横道的活动、天气等。

现代灌溉系统

基于模型的反射型智能体是现代灌溉系统背后的核心动力。它们能够应对突发的环境反馈，非常适合应对天气和土壤湿度变化。

AI智能体的内部模型能够表示并预测各种环境因素，比如土壤湿度、天气状况和植物的需水量。

这些智能体会持续从田间的传感器收集数据，包括湿度、温度和降水的实时信息。

通过分析这些数据，基于模型的反射型智能体可以做出何时浇水、浇多少水、田地哪些区域需要更多关注等明智决策。这种预测能力让灌溉系统能够优化用水，确保植物获得恰到好处的水分（不会浪费水）。

家庭自动化系统

这里的内部模型是家庭环境的模型——这些系统会不断通过传感器获取数据，并利用这些信息来指导决策。

恒温器会检测温度变化并自动调节。照明系统也可能检测到室外变暗并做出相应调整——这种黑暗可能来自夜晚，也可能是突如其来的雷暴，因此需要智能体既能预判也能应对变化。

4. 学习型智能体

学习型智能体的突出特点是能够根据经验不断适应和提升。

与仅依赖预设规则或模型的静态AI智能体不同，学习型智能体可以不断进化自身的行为和策略。正因为具备学习能力，它们通常应用于不断变化的环境中。

欺诈检测

欺诈检测系统通过持续收集数据并不断调整，以更有效地识别欺诈模式。由于诈骗手法不断变化，欺诈检测智能体也必须持续适应。

内容推荐

像Netflix和亚马逊这样的平台，利用配备学习型智能体的系统来不断优化电影、节目和商品的推荐。

即使你的个人资料显示你喜欢恐怖片和惊悚片，如果你突然开始看浪漫喜剧，推荐内容也会随之调整。就像我们一样，它也在不断学习。

语音识别软件

Google Assistant和Siri等应用利用学习型智能体，更好地理解我们含糊不清的语音输入。

正是因为有了学习型智能体，这些系统才能越来越好地理解口音和俚语——这样我们就可以对Siri说：“Siri，帮我找最近的炸鱼薯条店吧？我太饿了！”

自适应恒温器

即便是智能恒温器——比如Nest——也会根据用户的行为进行学习，比如用户通常在家或外出的时间，以及他们偏好的温度。

这些信息可能随时变化，因此恒温器必须能够随时间适应——这也是学习型智能体的一个例子。

5. 分层智能体

分层智能体与其他类型的AI智能体不同，主要体现在其结构化、多层次的问题处理方式。

分层智能体类似于复杂的组织结构，拥有不同层级的决策机制。系统内的不同智能体各有专长，使其在处理复杂、多步骤任务时更加高效。

分层智能体是部署AI智能体较为复杂的一种方式，因为它们由多个较小的AI智能体组成。

一句话总结：分层智能体结构的核心在于系统内不同层级的结构化决策过程。

制造业机器人

在先进制造系统中，分层智能体负责协调生产线的运作。

高层智能体负责系统整体的任务规划和分配，而低层智能体则控制具体的机械设备，如用于装配的机械臂。

各层级之间可以相互沟通，确保生产流程顺畅——这正是多层次决策的体现。

空中交通管制系统

这些系统利用分层智能体来管理空中交通的安全与高效流动。由于涉及多项复杂任务，分层智能体系统对于顺利执行至关重要。

高层智能体负责更广泛的区域交通管理，低层智能体则专注于具体任务，如各机场的起飞、降落和滑行。

自动化仓库机器人

分层智能体负责管理配备机器学习的仓库中的库存和包裹处理。

高层智能体优化仓库布局和库存分布，低层智能体则操作具体的机器人叉车和分拣设备，完成货物搬运和整理等实际任务。

6. 机器人智能体

这正是我们想到智能体时脑海中浮现的形象：机器人智能体。

由于具备实际执行能力，机器人智能体是人工智能智能体的代表。这些智能体在物理环境中运行，而不仅仅是作为软件存在。

这些AI智能体的实体通常配备有摄像头或触觉传感器等传感设备。这类智能体尤其适合执行危险或高度重复的任务——让人工智能来做这些工作往往更高效、更具成本效益。

这种类型的AI智能体通常与其他人工智能类型结合，可以实际执行实用任务或目标任务，有时还会在多智能体系统或分层系统中协作。

装配线机器人

装配线上有许多机器人。这些AI智能体能够高精度、高速度地完成焊接、喷漆和零件组装等任务。

作为智能体，它们能够在保持固定性能标准的同时优化生产时间。

手术机器人

手术既高风险又要求极高精度，非常适合AI智能体参与。

像达芬奇手术系统这样的机器人智能体能够协助外科医生完成精细且微创的手术。这些AI智能体不会独立完成手术，但能够扩展医生的能力。

农业机器人

机器人在农业生产周期中被广泛应用，从播种、收割到田间环境监测。

这些AI智能体有助于提升生产效率，因为让机器种植一万颗胡萝卜种子比让人类去做要容易得多。

服务机器人

最著名的服务机器人——没错，就是WALL-E。紧随其后的是那些在餐厅为你送上无限量寿司的机器人。

我们在各个场景中都能看到服务型机器人：扫地机器人、为酒店客人提供信息的机器人，以及在各种场所为顾客送货的机器人。

7. 虚拟助手

虚拟助手由自然语言处理和人工智能驱动——它们或许是大众最熟悉的AI代理示例。

这些智能个人助手能够理解和处理人类语言（通过自然语言处理），执行诸如设置提醒、管理邮件等任务。

这类AI代理还具备学习能力：它们能从用户的互动中学习，随着时间推移变得更加个性化和高效。

Siri

作为最早进入主流市场的虚拟助手之一，Siri集成在大多数Apple设备中，包括iPhone、iPad、Mac和Apple Watch。

Siri可以帮助完成多种任务，如拨打电话、发送短信、设置提醒、提供路线指引以及解答常识性问题。

Alexa

Alexa可在Amazon Echo设备及其他支持Alexa的产品上使用，这款虚拟助手可以播放音乐、控制智能家居设备、创建购物清单并提供新闻更新。也让“Alexa”这个名字在人类中变得不再常见。

Google Assistant

你在Android手机和Google Home设备上一定见过这个代理程序。Google Assistant擅长从网络获取信息、安排日程、管理智能家居产品，并支持实时翻译。

它与Google服务的深度集成，使其在涉及地图、YouTube和搜索等功能时尤其强大。

8. 多智能体系统

多智能体系统的魅力在于其多样性和丰富的交互。

这些系统中的代理往往极为多样，从简单的数据过滤软件代理到管理智能电网或交通网络关键功能的复杂实体。

每个代理都能半自主运行，但设计上需要与其他代理互动，形成一个动态生态系统，集体行为由个体行动产生。对于这类代理程序来说，协作至关重要。

交通管理系统

在交通管理中，你可以发现这些智能代理，多个代理代表不同的交通信号、监控摄像头和信息系统。

这些AI代理协同优化交通流量、减少拥堵，并应对如事故或道路施工等实时情况。每个代理处理本地数据，并与其他代理沟通以相应调整交通信号——因此团队合作必不可少。

智能电网能源管理

智能电网同样涉及众多AI代理，每个代理控制电力分配的不同环节，从发电站到家庭中的智能电表。

这些AI代理协作，高效平衡能源供需，整合可再生能源，并保持电网稳定。

多智能体系统的协调确保了整个网络的能源分配最优和成本效率。

供应链与物流

在供应链管理中，代理代表着不同的利益相关方，如供应商、制造商、分销商和零售商。这些代理协同优化供应链流程，从采购到交付，确保高效并降低成本。

自主群体机器人

有时在探索或救援任务中，会部署一群机器人。

每个机器人代理半独立运行，但会与其他AI代理协作，以覆盖更大区域、共享传感数据或协同搬运物体。

这在复杂环境中尤为有用——如倒塌建筑或行星表面——大型AI系统的团队合作远胜于单个AI代理。

9. 简单反射代理

简单反射代理是“家族中最弱小的成员”。它的智能非常有限，只能根据直接的条件-动作规则运行。

这些基于规则的代理不适合复杂任务，但对于它们专门设计的特定任务却非常得心应手。

简单反射代理适用于可预测环境下的简单任务。这类代理的行为会影响周围环境，但仅限于特定任务。

恒温器

冬天晚上六点？把暖气开高点。夏天中午？这个简单的反射型智能体，虽然智能有限，但会自动打开空调。

自动门

虽然它的智能看起来很低，但自动门常常就是简单反射代理的例子。这种AI代理感应到门前有人，就会自动打开。简单而高效。

烟雾探测器

这个AI代理安装在你厨房的天花板上。没错，它也是简单反射代理。感应到烟雾就会发出警报。

基础垃圾邮件过滤器

有些人工智能代理多年来一直在日常帮助我们。邮件垃圾过滤器就是其中之一。基础版本不使用自然语言处理，而是依靠关键词或发件人信誉来判断。

自己动手构建AI代理

AI代理类型繁多，有些比其他的难度大得多。

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常见问题

AI代理有自我意识吗？

不，AI代理没有自我意识。它们遵循软件程序设定的目标，虽然可以自主行动以实现结果。

AI代理的决策和行动流程是什么？

不同类型的AI代理会以不同方式观察环境并采取行动。有些使用建模数据，另一些则依赖传感器。它们根据编程推理拥有不同的目标。

什么是基于模型的代理？

基于模型的代理是指基于模型的反射代理，这类AI代理结合了历史数据和当前输入，以确定最佳行动方案。