智能代理
第十一节 智能代理技术
（4）执行模块: 执行模块把用户的请求或计划任务，进 行分解，转化为一系列的Agent内部命令， 并进行安全性检查，若通过则提交给操 作系统接口模块执行，并负责把执行结 果返回给中央控制模块。
(5) 操作系统接口模块: A. 该模块负责同操作系统或网络进行通信。 其主要功能是把执行模块传来的Agent内部命 令根据知识库的内容转为操作系统能够执行的 实际命令，同时提交操作系统执行。 B. 一旦命令执行完毕，操作系统接口模块将 去获取命令执行的最后结果，并把结果交由中 央控制模块显示给用户。
3) 其依据的知识储存在学习系统的知识库中， 它具有适合表达某种知识的储存结构。如图给 出了基于智能代理的网络教学环境。 4) 分布在教师站点和学生站点上的多个Agent Agent 组成了一个Agent团体。根据团体中每一个 Agent所扮演的角色及担负的职能，可将其分 为教师代理和学生代理两类。
六、智能代理的实例
七、智能代理的教育应用
A. 智能代理技术作用于教育领域中，给 教学活动带来了很多好处。为简便起见， 我们将应用于教育环境下的智能代理简 称为教育代理。
B. 教育代理通过生动逼真的代理人促进 了学习过程，它是在过去关于智能导师 系统的研究基础上建立起来的，但比起 过去的系统，教育代理就促进在线学习 方面存在的问题提出了新的看法，并着 手于过去在智能导师的研究中普遍忽视 的问题。由于不同的学生在智力、熟练 程度和学习方式上有不同的表现，学生 行为通常是不可预测的。
(1) 自主性: A. Agent具有属于其自身的计算资源和局部于 自身的行为控制机制。 B. Agent能在没有人类或其他Agent的直接干 涉和指导的情况下持续运行，并能根据其内部 状态和感知到的环境信息，决定和控制自身行 为。 C. 自主性是Agent的一个重要属性，它是 Agent概念区别于对象(object)概念的一个重要 特征。
名词解释智能代理
名词解释智能代理智能代理是一种以人工智能技术为基础，能够模拟人类的思维和行为，为用户提供个性化和智能化服务的软件程序。
它通常通过分析用户的需求和行为模式，利用大数据、机器学习和自然语言处理等技术，帮助用户进行信息检索、任务执行、决策支持等操作。
智能代理的应用非常广泛。
在个人领域，智能代理可以作为用户的助手，帮助用户管理日常事务、提供健康咨询、制定个人计划等。
例如，智能手机上的语音助手可以帮助用户发送短信、获取天气、搜索资讯等。
在商业领域，智能代理可以用于客户服务、销售推荐、智能问答等。
例如，智能客服可以自动回复用户的问题，提供解决方案；智能推荐系统可以根据用户的购买记录和兴趣偏好，推荐适合的商品和服务。
此外，智能代理还可以用于交通、金融、医疗等领域，提供智能的交通导航、金融投资建议、医疗诊断辅助等服务。
智能代理的核心技术包括自然语言处理、机器学习和大数据分析。
自然语言处理技术可以将用户的自然语言输入转化为机器可理解的形式，以便进行后续处理。
机器学习技术可以通过对大量数据的训练，自动学习用户行为模式和偏好，从而提供个性化的服务。
大数据分析技术可以对用户的历史数据进行挖掘，发现隐藏的规律和趋势，为用户提供更加准确和合适的建议和推荐。
智能代理的发展前景广阔。
随着人工智能技术不断的发展和普及，智能代理在各个领域将有更加广泛的应用。
例如，在物联网领域，智能代理可以与各种设备连接，实现设备之间的智能化交互和协同工作。
在智能家居领域，智能代理可以与家庭设备连接，实现房间温度的自动调节、电器设备的远程控制等。
此外，随着智能代理的进一步发展，它还可以逐渐具备更加智能化和灵活化的特性，比如拥有情感识别和表达能力，能够理解用户的情感状态并做出相应的回应。
总之，智能代理是一种能够模拟人类思维和行为的软件程序，通过人工智能技术为用户提供个性化和智能化服务。
它的应用范围广泛，可用于个人生活、商业服务以及各个领域的专业服务。
人工智能基础知识点总结
人工智能基础知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为一门多学科交叉的科学，涉及到众多的基础知识点。
本文将对人工智能的基础知识进行总结与梳理，帮助读者更好地理解和把握人工智能的核心概念和技术。
一、人工智能的定义与发展人工智能是指通过模拟、延伸和拓展人的智能，开发具有类似人类智能的“智能体”或“代理体”，使其能够感知、推理、学习、决策和交互的一门科学技术。
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和统计学习三个阶段，目前正逐渐进入深度学习和增强学习的时代。
二、智能代理与问题求解智能代理是指具备感知、推理、学习、决策和交互等能力的智能体。
问题求解是人工智能的核心任务之一，通常涉及搜索、规划、优化等技术。
搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等，规划算法包括经典规划和强化学习等。
三、机器学习与数据挖掘机器学习是指通过训练数据来自动学习模式并进行预测或决策的技术，是实现人工智能的关键技术之一。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
数据挖掘是从大规模数据中发现有价值的信息和知识的过程，可以辅助机器学习和决策。
四、自然语言处理与语音识别自然语言处理是指使计算机能够理解、分析和生成自然语言（人类语言）的技术。
常见的自然语言处理任务包括词性标注、句法分析、语义分析等。
语音识别是将语音信号转化为文字或命令的技术，常用于语音助手、语音搜索等应用。
五、计算机视觉与图像处理计算机视觉是指使计算机能够理解和处理图像和视频的技术。
图像处理涉及图像的增强、滤波、分割等操作，计算机视觉则包括目标检测、图像识别、人脸识别等任务。
计算机视觉在无人驾驶、人脸识别等领域具有广泛的应用前景。
六、专家系统与推理机制专家系统是基于专家知识和推理机制构建的一类智能系统。
专家系统通常包括知识库、推理机和用户界面三个核心组件，可以辅助决策和解决专业领域的问题。
推理机制包括前向推理、后向推理、基于规则的推理等。
人工智能词汇
人工智能词汇人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统模拟人类智能、理解、推理、学习和自适应的能力。
下面将介绍一些与人工智能相关的词汇。
一、机器学习机器学习（Machine Learning，简称ML）是通过让计算机模拟人类的学习过程，将数据输入到算法中，让计算机自动发现数据中的规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分类。
二、深度学习深度学习（Deep Learning）是机器学习中的一种特殊形式，它利用多层神经网络模型进行计算，通过自动学习和优化算法，实现对大量数据的处理和分析，从而获得高精度的预测结果。
三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指计算机对人类语言进行解析、理解和生成的技术。
通过NLP，计算机可以自动识别语言中的实体、关系、情感等信息，实现自然语言的交互和应用。
四、智能代理智能代理（Intelligent Agent）是一种基于人工智能技术的软件程序，它能够自主运行、自主学习、自主决策，并能够与用户或其他代理进行交互。
智能代理广泛应用于机器人、智能家居、虚拟助手等领域。
五、人机交互人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）是指人类与计算机系统之间的交互过程。
通过人机交互技术，用户可以通过自然的方式与计算机进行沟通和操作，提高用户的交互效率和体验。
六、数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指通过大数据分析技术，从大量数据中自动挖掘出有用的信息和知识。
数据挖掘技术可以应用于金融、医疗、商业等领域，帮助用户发现市场趋势、疾病风险、客户需求等信息。
七、计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是一种利用计算机对图像和视频进行识别、分析和理解的技术。
计算机视觉技术可以应用于安防、智能交通、医疗等领域，帮助用户实现自动检测、识别和跟踪等功能。
智能类产品代理合同范本
智能类产品代理合同范本一、合同当事人信息甲方（智能产品制造商）：________________地址：________________法定代表人或授权代表：_________________乙方（代理商）：________________地址：________________法定代表人或授权代表：_________________二、代理产品描述本合同所涉及的智能产品包括但不限于以下几类：智能家居控制系统、智能穿戴设备、智能健康监测设备、智能机器人等。
具体型号和规格以附件形式列明。
三、代理权限及范围1. 乙方有权在__________（地区）独家代理甲方提供的智能产品，进行市场推广、销售及相关服务工作。
2. 乙方不得擅自改变产品的价格，需遵守甲方制定的价格政策。
3. 乙方有权使用甲方品牌和商标进行市场宣传，但须事先得到甲方的书面同意。
4. 未经甲方授权，乙方不得将代理权转让给第三方。
四、价格条款及结算方式1. 双方约定，产品的出厂价为__________元，乙方的销售价格不得低于__________元。
2. 结算方式为：乙方应在收到货物后____天内支付货款的____%，余款在销售结束后____天内结清。
3. 如遇特殊情况需要调整价格，必须经过双方协商一致并签订补充协议。
五、供货及验收1. 甲方保证所提供智能产品符合合同约定的质量标准。
2. 乙方收到货物后应在规定时间内进行验收，如发现产品存在质量问题，应及时通知甲方处理。
3. 甲方应确保按照约定时间向乙方供货，如有延误，需及时通知乙方并说明原因。
六、违约责任1. 如一方违反合同约定，需承担相应的违约责任，包括赔偿对方因此造成的损失。
2. 若乙方未能按时支付货款，应按未付金额的日千分之五支付违约金。
3. 若甲方未能按时供货，应按延迟天数乘以总货款的千分之一支付违约金。
七、合同期限与终止1. 本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为____年/月。
人工智能基本原理
人工智能基本原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够展现出智能的学科。
人工智能的发展已经成为科技领域的热点之一，它涉及到计算机科学、心理学、语言学、哲学等多个学科领域。
人工智能的基本原理是通过模拟人类的智能行为，让计算机具备像人类一样的思维能力和智能表现。
人工智能的基本原理主要包括以下几个方面：1. 机器学习。
机器学习是人工智能的重要组成部分，它是指计算机系统通过学习大量数据和模式识别，从而改进自身的性能。
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是指系统通过已知的输入和输出样本进行学习，无监督学习是指系统通过未标记的数据进行学习，强化学习是指系统通过与环境的交互行为进行学习。
机器学习的发展使得计算机能够从数据中学习并做出预测和决策，从而展现出智能行为。
2. 深度学习。
深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过多层次的神经元网络进行学习和训练，从而实现对复杂数据的特征提取和分类识别。
深度学习的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，成为人工智能发展的重要驱动力。
3. 自然语言处理。
自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到计算机对人类自然语言进行理解和处理。
自然语言处理的技术包括语音识别、文本分析、机器翻译等，它使得计算机能够理解和处理人类的语言，从而实现与人类的交互和沟通。
4. 智能代理。
智能代理是指具有自主决策能力和行为执行能力的计算机系统，它能够感知环境、做出决策并执行动作。
智能代理的技术包括规划、推理、决策等，它在自动驾驶、智能机器人、智能游戏等领域得到了广泛应用。
5. 专家系统。
专家系统是一种基于知识的人工智能系统，它通过模拟人类专家的知识和推理能力，进行问题求解和决策支持。
专家系统的核心是知识表示和推理机制，它在医疗诊断、工程设计、金融分析等领域发挥着重要作用。
2024年新款智能手机生产销售独家代理合同
20XX 专业合同封面COUNTRACT COVER甲方：XXX乙方：XXX2024年新款智能手机生产销售独家代理合同本合同目录一览第一条：合同主体及定义1.1：甲方（生产方）的名称、地址及联系方式1.2：乙方（代理方）的名称、地址及联系方式1.3：新款智能手机的定义第二条：代理权限和区域2.1：乙方获得甲方新款智能手机的独家代理权2.2：代理区域的划分及具体范围第三条：代理期限3.1：代理合同的有效期限3.2：代理期满后的续约条款第四条：销售目标和任务4.1：乙方应完成的销售目标4.2：乙方在代理期间应承担的销售任务第五条：价格和支付条款5.1：智能手机的代理价格及定价原则5.2：支付方式和支付时间第六条：市场营销和推广6.1：乙方在代理区域的营销策略和推广活动6.2：甲方提供的营销支持和宣传材料第七条：售后服务7.1：乙方提供的售后服务内容7.2：甲方对乙方售后服务的支持和培训第八条：合同的变更和终止8.1：合同变更的条件和程序8.2：合同终止的条件和后果第九条：违约责任9.1：双方违反合同的违约行为及后果9.2：违约赔偿的计算方法和范围第十条：争议解决10.1：双方发生争议的解决方式10.2：争议解决的地点和适用法律第十一条：保密条款11.1：双方对合同内容和商业秘密的保密义务11.2：保密期限和泄露后的处理措施第十二条：不可抗力12.1：不可抗力的定义和范围12.2：不可抗力事件对合同履行影响的责任免除第十三条：合同的生效、修改和解除13.1：合同的生效条件13.2：合同的修改和解除程序第十四条：其他条款14.1：双方认为需要约定的其他事项14.2：合同附件及附加条款的说明第一部分：合同如下：第一条：合同主体及定义1.3：新款智能手机指甲方生产的型号为的智能手机，具体技术参数和功能特点详见附件一。
第二条：代理权限和区域2.1：乙方获得甲方新款智能手机在全国范围内的独家代理权，包括但不限于线上销售和线下销售。
agentverse使用案例
agentverse使用案例【原创实用版】目录1.引言2.agentverse 的定义和作用3.agentverse 的使用案例4.agentverse 的优点和局限性5.结论正文【引言】随着人工智能技术的不断发展，越来越多的公司和组织开始尝试使用人工智能来提高工作效率和生产力。
其中，agentverse 作为一种人工智能的应用场景，逐渐受到了人们的关注。
本文将介绍 agentverse 的定义和作用，并通过一些使用案例，来展示 agentverse 的具体应用情况。
【agentverse 的定义和作用】agentverse，指的是一个由智能代理（agent）组成的虚拟世界。
在这个世界中，智能代理可以与人类进行交互，完成各种任务，如数据分析、信息检索、决策支持等。
其主要作用是帮助人类提高工作效率，减少重复性劳动，同时也能提高决策的准确性和效率。
【agentverse 的使用案例】agentverse 的使用案例非常广泛，可以应用于各种行业和领域。
例如，在金融领域，可以通过使用智能代理来进行风险评估和投资建议；在医疗领域，可以使用智能代理来提供病情分析和治疗方案；在教育领域，可以使用智能代理来提供个性化的学习建议等。
【agentverse 的优点和局限性】agentverse 的优点主要体现在其高效性和准确性上。
由于智能代理可以 24 小时不间断工作，且能够快速处理大量数据，因此可以大大提高工作效率。
同时，由于智能代理可以基于大数据进行分析和决策，因此其决策结果也更加准确。
然而，agentverse 也存在一些局限性。
首先，智能代理的决策结果往往受到数据质量和训练算法的限制，因此在一些情况下，其决策结果可能并不准确。
其次，智能代理并不能完全替代人类，因此在一些需要人类判断的场合，智能代理并不能完全取代人类。
【结论】总的来说，agentverse 作为一种新兴的人工智能应用场景，具有很大的潜力和发展前景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浙江大学宁波理工学院2011-2012学年（1）网络新技术课程设计论文开课分院：__________信息分院___________课程设计题目：_______ 智能代理 _____ 小组成员： ___ 董春辉付中伟陈戈完成日期：________2011年12月20日 ____目录1. 引言 (3)2. 智能代理的概念 (3)3. 智能代理的性质 (3)3.1 代理性 (3)3.2 智能性 (3)3.3 机动性 (3)3.4 个性化 (3)4. 网上智能代理基本模型图 (5)5. 智能代理的构成模型 (6)6. 构成代理的基本要素 (7)7. 智能代理的实例介绍 (8)8. 智能代理的教育应用 (10)9. 智能代理应用存在的问题 (11)10. 总结 (11)11. 参考文献 (12)1.引言美国斯坦福大学的Hayers Roth认为"智能代理持续地执行3项功能:感知环境中的动态条件;执行动作影响环境;进行推理以解释感知信息,求解问题,产生推理和决定动作."他认为,代理应在动作选择过程中进行推理和规划.通常,广义的智能代理包括人类,物理世界中的移动机器人和信息世界中软件机器人.而狭义的智能代理则专指信息世界中的软件机器人,它是代表用户或其他程序,以主动服务的方式完成的一组操作的机动计算实体,主动服务包括主动适应性和主动代理.总之.智能代理是指收集信息或提供其他相关服务的程序,它不需要人的即时干预即可定时完成所需功能.总的的来说，智能代理可以看作是利用传感器感知环境,并使用效应器作用于环境的任何实体。
2.智能代理的概念智能代理，即Intelligent Agent，又简称Agent。
Agent是当前计算机科学领域中的一个重要概念，已被广泛应用于AI(人工智能)、分布计算、CSCW(计算机支持协同工作)、人机界面等计算机科学领域。
一个能为AI领域的大部分研究人员所接受的定义是将Agent视为在某一环境下能持续自主地发挥作用、具有生命周期的计算实体。
尽管目前人们对Agent仍无一个统一的认识，但一种普遍的观点认为作为Agent的软件或硬件系统一般具有以下基本特征:代理性,智能性,机动性和个性化。
3.智能代理的性质智能代理是一个程序，它可以按照用户提供的参数，搜集用户感兴趣的信息，然后定时为用户提供相关服务。
它不需要人的即时干预，可以定时完成所需功能。
代理可以看作是利用传感器感知环境，并使用效应器作用于环境的任何实体。
Agent是一个具有代理性,智能性,机动性和个性化等性质的基于硬件或（更经常的）基于软件的计算机系统。
Agent为了达到一定的目标，有着自成规律地执行任务的工作模式。
代理可以写为：代理＝体系结构+程序。
3.1 代理性代理性主要是指智能代理的自主与协调工作能力.表现为智能代理从事行为的自动化程度,即操作行为可以离开人或代理程序的干预.但代理在其系统中必须通过操作行为加以控制,当其他代理提出请求时,只有代理自己才能决定是接受还是拒绝这种请求。
3.2 智能性智能性是指代理的推理和学习能力,它描述了智能代理接受用户目标指令并代表用户完成任务的能力,如理解用户用自然语言表达的对信息资源和计算资源的需求。
帮助用户在一定程度上克服信息内容的语言障碍,捕捉用户的偏好和兴趣.推测用户的用途并为其代劳等。
3.3 机动性机动性是指智能代理在网络之间的迁移能力。
操作任务和处理能从一台计算机运行到另一台计算机上。
在必要时,智能代理能够同其他代理和人进行交流,并且都可以从事自己的操作以及帮助其他代理和人。
3.4 个性化智能代理拥有个性化,通过个性化的渲染和个性化的设置。
用户就会在浏览商品的过程中,逐步提高购买欲。
如果将智能代理技术应用到电子商务系统中。
就可以为全球用户提供一个不受时空限制的交易场所。
4.网上智能代理基本模型图请看下图：图1-15.智能代理的构成模型用户界面模块: 用户界面模块负责Agent和用户之间进行交流。
知识库中的知识主要是从该模块中获得。
用户界面模块必须生动有趣形象，让用户有更多的选择余地，使用户感到自己始终控制着Agent。
学习模块:学习模块使得Agent能更新知识库，适应外界环境的变化。
Agent的学习主要通过"观察和模拟用户的行为"、"接收来自用户的反馈"、"接收来自用户的精确的指令"、”向其他的Agent学习"等方式。
任务计划模块:任务计划模块允许用户制定一些计划或定时任务，这些计划或任务由一系列的行为组成，然后交由执行模块处理。
执行模块:执行模块把用户的请求或计划任务，进行分解，转化为一系列的Agent内部命令，并进行安全性检查，若通过则提交给操作系统接口模块执行，并负责把执行结果返回给中央控制模块。
操作系统接口模块:该模块负责同操作系统或网络进行通信。
其主要功能是把执行模块传来的Agent内部命令根据知识库的内容转为操作系统能够执行的实际命令，同时提交操作系统执行。
一旦命令执行完毕，操作系统接口模块将去获取命令执行的最后结果，并把结果交由中央控制模块显示给用户。
以下为模型图：图1-26.构成代理的基本要素构成代理的四个要素：感知、行为、目标和环境。
他们的关系如图所示：图1-3一个“代理”必须有足够的知识并且有学习能力。
7.智能代理的实例介绍基于智能代理的网络学习系统：网络学习系统是一个多代理的系统，学习系统中的每个代理都是一个软件模块。
一般来说网络学习系统有以下几种代理组成：知识库代理、界面代理、导师代理、冲突调解代理、知识管理代理、信息搜索代理、目录代理。
1.知识库代理：一个拥有强大信息检索能力、答疑和提供建议的能力的智能代理必然要依据存储在知识库中的知识进行推理。
知识库能根据请求向其他代理提供大量的、以能够理解的表达形式组织的知识信息，并能与其他知识库相连，构成一个巨大的知识库。
2.界面代理：界面代理能监控用户的行为，并能从用户的行为中获取知识，最终成为用户的助手。
3.导师代理(TUTOR AGENT)：导师代理是一种用来支持学生完成新的学习任务的教学手段。
学生在进行新的学习任务的过程中，导师代理能提供学习指南等形式的帮助，使得学生更成功的完成学习任务。
4.冲突调解代理：冲突调解代理主要负责协调其他代理之间的活动，并解决他们之间的冲突。
在网络学习系统中，需统一协调的活动包括:计划安排、任务构建、任务间的协商，任务分配，解决方案评价。
5.知识管理代理：知识管理代理提供对知识信息的创建、维护和解释。
知识管理代理提供对这些知识处理活动之间的高层协调功能，这些功能和具体应用是独立的，可同时支持多个工程应用，它实际上是协调各个应用之间的一种高级冲突协调代理，并提供了一个合作框架。
6.目录代理：目录代理主要为各种服务、资源提供地址，便于用户存取。
由于整个学习系统的数据和信息以及知识都是分布式存储的。
因此，高效的目录管理是不可缺少的。
8.智能代理的教育应用智能代理技术作用于教育领域中，给教学活动带来了很多好处。
为简便起见，我们将应用于教育环境下的智能代理简称为教育代理。
教育代理通过生动逼真的代理人促进了学习过程，它是在过去关于智能导师系统的研究基础上建立起来的，但比起过去的系统，教育代理就促进在线学习方面存在的问题提出了新的看法，并着手于过去在智能导师的研究中普遍忽视的问题。
由于不同的学生在智力、熟练程度和学习方式上有不同的表现，学生行为通常是不可预测的。
动态教育代理通过模拟逼真的代理人促进了计算机学习环境下的学习。
这些逼真的代理人能根据学习者的行为作出反应。
此外，凭着对学习情境及学习主题的充分理解，它们能够在学习过程中发挥重要作用。
远距离教育代理(Adele)：USC开发的一种教学代理一一Adele(远距离教育代理简易版Agent for Distance Education-Light Edtion)。
Adele是一种专为适应网络虚拟教育环境而设计的教育代理。
这一教育代理的体系结构贯彻了最基本的教育功能:表述知识、监控学生及提供反馈、探究问题，以及提示和解答。
这些功能都是通过一个能够支持与学生进行连续和多种模式交互的逼真代理人来完成的。
Adele体系结构能够在网络浏览环境的客户端执行，并能与用其他幕后创作工具产生的虚拟环境相互作用。
Adele设计目的是为帮助学生完成基于问题的训练而设计的，这些练习被整合到教学材料中并由互联网进行传送。
Adele在设计中不仅支持单机用户及单一系统教学，同时也支持多用户和多系统的协作训练。
Adele系统包括四个主要的组成部分:教育代理、虚拟环境、客户-服务器和服务器存储器。
其中教育代理又包括两个子部分:动态代理人及推理引擎。
中央服务器的作用是保存记录学生进展的数据库，并在适当时候保证多机及多用户协作训练同步进行。
推理引擎完成所有的监控和决策。
决策建立于选择案例后从服务器下载的学生模型，案例任务图示以及初始状态，以及随学生完成案例过程而更新的当前代理的智力状态。
案例完成后，学生行为的记录将被保存到服务器，用于评价学生的技术水平并对以后案例中Adele如何与学生进行交互作出决策。
动态代理人不过是一段Java程序，能够单独使用于基于网络的Javascript 接口，也可以合并到更大的应用程序中，例如我们在此所描述的虚拟训练。
自制动态代理不像Microsoft那样的幕后(off-the-shelf)代理，可以保证平台的独立性和可扩展性。
代理人程序使我们能够方便地增加和改变动画画面以支持用户选择不同的代理。
Adele是基于自治代理范例而不是智能导师系统范例设计的。
Adele则为运行于网络而设计的，过渡到基于网络的环境不仅限制了与用户交互的可能模式，也对其执行提出了更高的要求。
Adele对注视的眼神和身体姿势的运用，以及它对学生行为的反应能力，使它具有真实性并能感到学习者的存在，而它使用的面部表情则激发了学生的学习动机。
Adele的设计模块化，并能与由其他支持外部程序接口的幕后(off-the-shelf)创作工具所制作的网上训练和虚拟学习相结合。
Adele的陈述方案虽然简单而又通用，却能达到对学生提供可用的反馈的目的。
为了使代理的推理引擎能在用户端高速运行，也为了支持知识的掌握和建构，简单原则是必不可少的。
目前Adele的任务陈述不仅能支持大范围的科学课程教育，同时也适用于多种技能训练。
引用"情境空间"来建构学科领域的状态空间，以达到在动态的域里指导行为的计划。
情境由命名、通用状态(worldstate)、目标表示、优先级和一系列的转换而定义。
其中，worldstate和目标表示是状态描述的一部分。
优先级用来在适用选择不止一个的情形下进行情境的组织。