AIA7-分布式人工智能
人工智能AIPPT
人工智能AIPPT人工智能(AI)是一项快速发展的技术，被广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、工业制造以及交通等。
其中，人工智能的核心技术之一就是人工智能预测与决策技术（AIPPT），它通过分析大量的数据和模式来做出准确的预测和决策。
本文将介绍人工智能AIPPT的原理、应用以及未来的发展趋势。
一、人工智能AIPPT的原理人工智能AIPPT的实现原理主要包括以下几个方面。
1. 数据收集与分析：AIPPT首先需要收集包括历史数据和实时数据在内的大量信息。
通过对这些数据进行分析和处理，AI系统可以识别出潜在的关联性和规律，并从中进行模式寻找和数据挖掘。
2. 模型训练与优化：在AIPPT中，AI系统会利用机器学习算法对数据进行训练和优化，以构建预测模型。
通过不断的迭代和改进，AI 系统可以提高预测模型的准确度和鲁棒性。
3. 预测与决策：基于训练好的模型，AIPPT可以对未来可能发生的事件进行预测。
同时，AI系统还可以根据预测结果做出相应的决策，并采取相应的行动。
二、人工智能AIPPT的应用人工智能AIPPT的应用广泛存在于各个行业中，以下是几个典型的应用案例。
1. 金融行业：银行和投资机构可以利用AIPPT技术对市场行情进行分析和预测，从而指导投资决策。
此外，AIPPT还可以用于实时风险管理和欺诈检测等方面。
2. 医疗行业：通过对患者的病历数据进行分析和预测，AIPPT可以帮助医生早日发现疾病的风险和趋势，并提供相应的治疗建议。
此外，AIPPT还可以用于药物研发和医学图像分析等方面。
3. 工业制造：AIPPT可以利用大数据分析和预测的能力，实现工厂设备的智能管理和故障预警。
通过提前预测设备的故障或停机，企业可以采取相应的措施来避免生产中断和成本的浪费。
三、人工智能AIPPT的发展趋势随着技术的不断进步，人工智能AIPPT也在不断发展，并有以下几个趋势。
1. 多模态数据分析：未来的AIPPT系统将能够处理多种类型的数据，包括图像、声音和文本等。
人工智能与大数据分析
人工智能与大数据分析随着科技的快速发展，人工智能和大数据分析成为了改变社会的两大重要力量。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的科技，可以通过机器学习和深度学习等方法进行数据分析和决策。
而大数据分析（Big Data Analytics）则是指通过对大规模数据的收集、管理、处理和分析，从中提取出有价值的信息和见解。
本文将探讨人工智能与大数据分析的基本概念、应用领域以及对社会和经济发展的影响。
一、人工智能的基本概念和应用领域人工智能是一门涉及多学科知识的综合性科学，主要研究人类智能的各种表现形式，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术手段，实现机器的自动化决策与智能化交互。
人工智能目前在多个领域得到广泛应用，包括但不限于以下几个方面：1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过模仿人类的学习行为，让机器能够通过数据、经验不断改善自身的性能和决策能力。
目前，机器学习已在各个领域取得了巨大突破，例如自然语言处理、图像识别和智能推荐系统等。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是指让计算机能够理解、处理和生成自然语言的技术。
它可以使机器理解人类的语言，实现语音识别、机器翻译、文本情感分析等功能。
NLP在智能助理、智能客服和智能翻译等领域具有广泛应用。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是让机器能够理解和解释图像和视频的技术领域。
通过计算机视觉技术，机器可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能。
计算机视觉广泛应用于人脸支付、智能监控和自动驾驶等领域。
二、大数据分析的基本概念和应用领域大数据分析是指通过对海量的、多样化的数据进行收集、管理和分析，以获得有价值的信息和见解的过程。
大数据分析需要运用特定的技术和工具，例如数据挖掘、机器学习和数据可视化等。
AI人工智能顶层设计及介绍
AI研究的长期投资战略；（基础研究战略） 开发有效的人类与人工智能合作措施战略；（人机交互战略） AI的伦理、法律和社会学研究战略；（社会学战略） 确保AI系统的安全战略；（安全战略） 开发适用于AI培训和测试的公共共享数据集和环境战略；（数据和环境战略） 通过标准和基准测量和评估AI技术战略；（标准战略） 更好的了解国家AI研发人力需求战略。（人力战略）
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
三、重点任务
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
三、重点任务
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
三、重点任务
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
三、重点任务
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
第三应用层的应用平台
在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Google assistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的D在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。
四、资源配置
五、保障措施
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
六、组织实施
一、人工智能顶层设计—解读《新一代人工智能发展规划》
一、人工智能顶层设计—美国AI战略家战略层面来布局AI领域的技术研发。卓越的技术研发机构，理论学科以及各类实验室为人工智能的发展奠定了雄厚的技术基础，并且也取得了大批令人瞩目的研发成果。表明政府在推动人工智能技术发展的过程中发挥着重要作用。反过来，人工智能技术能给当今以及未来的美国社会带来巨大的效益，不仅会提高美国的经济活力和生产力，而且能改善民众福利。
人工智能机器人方案
人工智能机器人方案人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过对计算机和相关系统赋予人类智能特点和能力的技术和方法。
随着科技的不断发展，人工智能已经成为各个领域的焦点，机器人作为人工智能的重要应用之一，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
本文将介绍一个基于人工智能的机器人方案，探讨其应用及前景。
一、方案概述我们的人工智能机器人方案旨在开发一款能够具备智能感知、智能决策和智能执行能力的机器人。
它将通过深度学习、自然语言处理和图像识别等人工智能技术，与人类进行无缝交互，并能够执行各种任务，包括日常生活中的家务、工作中的辅助工作，甚至是特殊环境下的救援行动。
二、智能感知我们的机器人拥有强大的智能感知能力，能够通过传感器获取外部环境的信息，并进行分析和理解。
比如，它能够根据声音、光线、温度等传感器的反馈，判断是否有人需要帮助或者环境是否存在危险。
同时，通过计算机视觉技术，机器人能够识别人脸、姿态、物体等，并与之进行交互。
三、智能决策在具备感知能力的基础上，机器人能够进行智能决策，即通过对获取到的信息进行分析和推理，并做出合适的决策。
例如，机器人可以通过自然语言处理技术和语义分析，理解人类的指令，并做出相应的反应或执行相关任务。
同时，它还可以根据环境信息和历史数据，作出智能化的决策，以适应不同的场景和需求。
四、智能执行机器人的智能执行能力是指其能够自主地执行各种任务，并根据反馈进行相应的调整和优化。
通过动力学和运动控制技术，机器人可以实现精准的动作和操作，如抓取、搬运、运动等。
同时，机器人还能够利用机器视觉和感知技术进行导航、避障等操作，确保安全而高效地执行任务。
五、应用前景我们的人工智能机器人方案具有广阔的应用前景。
首先，在家庭中，机器人可以承担家务劳动，如打扫卫生、烹饪餐饮等，减轻人们的负担，提高生活质量。
其次，在工作场所，机器人可以作为助手，协助人们完成一些枯燥、重复性的工作，提高工作效率和精确度。
人工智能研究哲学问题
人工智能研究哲学问题一、引言人工智能（AI）作为一门新兴的交叉学科，涉及计算机科学、数学、控制论、语言学等多个领域。
在人工智能的研究与发展过程中，哲学问题始终是绕不开的重要议题。
本文将从智能的本质、机器能否思考、人的角色、人工智能与人类未来、人工智能与人类价值观、人工智能与法律和伦理、人工智能与未来教育、人工智能与未来职业等方面，探讨人工智能研究中的哲学问题。
二、智能的本质智能的本质是人工智能研究的核心问题之一。
智能是指生物体认识和改造世界的能力，包括感知、理解、推理、学习、规划和自我改进等方面的能力。
对于智能的本质，不同的哲学家和科学家有不同的看法。
一些人认为智能是与生物体紧密相连的，是生物体特有的能力；而另一些人则认为智能是可以被机器模拟和实现的。
因此，智能的本质问题一直是人工智能研究中争议较大的哲学问题。
三、机器能否思考机器能否思考是人工智能研究中另一个重要的哲学问题。
一些人认为机器只能执行预设的程序，不具备真正的思考能力；而另一些人则认为机器可以通过学习和优化算法实现自我学习和改进，具有一定的思考能力。
这个问题涉及到对思维和意识的本质理解，也是人工智能研究中无法回避的哲学问题。
四、人的角色在人工智能的研究与发展过程中，人的角色也是一个重要的哲学问题。
一些人认为人是机器的设计者和使用者，可以通过机器实现更高的生产力和效率；而另一些人则认为人是机器的主宰者，应该对机器的行为和结果负责。
这个问题涉及到对人的本质和价值的理解，也是人工智能研究中必须面对的哲学问题。
五、人工智能与人类未来人工智能的发展将对人类未来产生深远的影响。
一些人认为人工智能将带来更高的生产力和效率，推动社会的进步和发展；而另一些人则认为人工智能将取代人类的某些工作，甚至可能威胁到人类的生存和发展。
这个问题涉及到对未来社会的理解和预测，也是人工智能研究中必须面对的哲学问题。
六、人工智能与人类价值观人工智能的发展将对人类的价值观产生影响。
人工智能技术的介绍与应用
人工智能技术的介绍与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的科学与技术。
它涵盖了多个研究领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近年来，人工智能技术的发展突飞猛进，广泛应用于各个领域，给我们的生活和工作带来了诸多改变。
人工智能在医疗领域的应用日益广泛。
通过机器学习算法，人工智能可以对医学影像进行分析和诊断，帮助医生提高疾病的诊断准确率。
同时，人工智能还可以通过大数据分析，预测疾病的发展趋势，为医生提供更加精准的治疗方案。
此外，人工智能还可以辅助手术操作，提高手术的安全性和成功率。
人工智能在交通领域的应用也十分重要。
通过深度学习技术，人工智能可以对交通数据进行分析，预测交通拥堵情况，并提供最佳的交通路线。
此外，人工智能还可以应用于自动驾驶技术，实现智能汽车的实时感知和自主决策，提高驾驶的安全性和便利性。
人工智能在金融领域的应用也日益增多。
通过机器学习算法，人工智能可以对金融市场进行分析和预测，帮助投资者制定更加科学的投资策略。
同时，人工智能还可以应用于风险管理，对金融风险进行预警和控制。
此外，人工智能还可以应用于智能客服，提供更加高效和个性化的金融服务。
人工智能还在教育、娱乐、安防等领域有着广泛的应用。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习内容和教学方式。
在娱乐领域，人工智能可以应用于游戏开发，创造更加智能和逼真的游戏体验。
在安防领域，人工智能可以通过图像识别和行为分析，实现智能监控和安全防护。
然而，人工智能技术的发展也面临着一些挑战和问题。
首先，人工智能算法的不透明性和难以解释性，使得人们对人工智能的可信度和可靠性产生疑虑。
其次，人工智能技术的发展也带来了一些伦理和法律上的问题，比如隐私保护和人工智能杀手的问题。
因此，我们需要在推动人工智能技术发展的同时，加强相关法律政策的制定和监管。
ai大模型分布式训练和推理优化技术
ai大模型分布式训练和推理优化技术AI大模型在近年来取得了巨大的突破和应用。
然而，这些大模型的训练和推理过程所需的计算资源庞大，往往需要分布式训练和推理优化技术来提高效率和性能。
分布式训练是指将一个大模型的训练任务分解成多个小任务，并在多台计算机上同时进行训练。
这样做的好处是可以加快训练速度，提高模型的收敛速度。
分布式训练需要解决数据的划分、任务的调度和通信等问题。
首先，将训练数据划分成多个小批次，分配给不同的计算节点。
然后，通过任务调度算法将这些小批次分配给不同的计算机进行计算。
最后，通过通信机制将各个计算节点的计算结果进行汇总和更新。
这样，就可以实现对大模型的高效训练。
分布式推理优化技术则是针对大模型的推理过程进行优化，以提高推理速度和性能。
在传统的推理过程中，大模型需要将输入数据传递给计算节点进行计算，然后再将计算结果传递给下一个计算节点进行处理，这样的过程需要耗费大量的时间和计算资源。
而采用分布式推理优化技术后，可以将大模型划分成多个子模型，并在多台计算机上并行进行推理计算。
这样，不仅可以加快推理速度，还可以减少计算资源的占用。
在分布式推理优化技术中，还有一些常用的方法和策略。
例如，模型裁剪技术可以通过剪枝和量化等方法来减少模型的参数和计算量，从而提高推理速度。
模型并行化技术可以将大模型划分成多个子模型，并在多个计算节点上进行并行计算，以提高计算效率。
数据并行化技术则是将输入数据划分成多个小批次，并分配给不同的计算节点进行计算，以减少数据的传输和通信开销。
除了分布式训练和推理优化技术，还有一些其他的方法和技术可以进一步提高大模型的效率和性能。
例如，混合精度训练可以通过将模型的参数表示为低精度来减少计算量和内存占用。
模型蒸馏技术可以通过使用一个小模型来学习一个大模型的知识，从而减少模型的复杂性和计算量。
这些方法和技术的应用可以使大模型在实际应用中更加高效和可行。
AI大模型的训练和推理过程需要大量的计算资源和时间。
人工智能讲座心得体会
人工智能讲座心得体会人工智能讲座心得体会人工智能讲座心得体会通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能的定义可以分为两部分，即人工和智能。
人工比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，人工系统就是通常意义下的人工系统。
关于什么是智能，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工制造的智能了。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称 ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题 s 求解程序、lisp 表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。
dendral 化学质谱分析系统、mycin 疾病诊断和治疗系统、prospectior 探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。
并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。
日本 1982 年开始了第五代计算机研制计划，即知识信息处理计算机系统 kips ，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
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《人工智能及其应用》教学讲义第七章分布式人工智能§ 7.1分布式人工智能系统一、什么是分布式人工智能分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligenee)，简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。
DAI 的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作( CSCW)的需要。
其目的主要研究在逻辑或物理上实现分散的智能群体Age nt的行为与方法，研究协调、操作它们的知识、技能和规划，用以完成多任务系统和求解各种具有明确目标的问题。
目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解 (Distributed Problem Solving ，DPS);另一个是关于多智能体系统( Multi Age nt System，MAS )实现技术的研究。
所谓分布式问题求解，往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。
这里，首先需要智能地确定一个分配的策略：如何把总工作任务在一群模块(Module )或者节点(Node)之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。
这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。
多智能体系统又常称为多Age nt系统或简称为MAS，主要研究不同的智能体之间的行为协调和进行工作任务协同。
即在一群自治的Age nt之间，通过协调它们的知识、目标、技能和系统规划，以确定采取必要的策略与操作，达到求解多任务系统及解决各种复杂问题的目标。
MAS是单个的Age nt技术和分布式系统相结合的发展产物，也是分布式人工智能研究的一个前沿领域。
目前，MAS的研究重点是：如何协调多个Age nt的行为，从而协同地完成大型复杂的工作任务。
二、分布式人工智能系统的特点分析分布式人工智能系统，主要具有如下特性：其一，具有分布的特性。
无论从逻辑上还是在物理上，系统中的数据和知识的布局都以分布式表示为主，既没有全局控制，也没有全局的数据存储；系统中各路径和节点既能并发地完成信息处理，又能并行地求解问题，从而提高了全系统的求解效率。
其二，具有独立、连接、开放的特性。
在系统中，既可把要求解的总任务划分为几个相对独立的子任务，降低各独立节点及子系统的复杂度，降低开发与处理的复杂性；同时又通过节点及子系统的连接和网络的分布式互连，方便于系统规模的扩充，使系统具有了比单个系统更大的开放性和灵活性。
其三，具有高效、容错、协同的特性。
分布式求解机构由计算机网络互连，使系统通信的代价小于求解问题的代价，并因此降低了问题求解总代价；分布式系统具有较多的冗余度和调度处理的知识，能够使系统在出现故障时，仅仅通过调度冗余路径或降低响应速度的代价，就可以保障系统正常工作，提高系统可靠性。
尤其可依靠系统中诸机构的相互协同支持，以便解决单个机构难以或无法解决的困难问题。
比起传统的集中式结构来，DAI强调的是分布式智能处理，克服了集中式系统中心部件负荷太重，知识调度困难等弱点，因而极大地提高了系统知识的利用程度，提高了问题的求解能力和效率。
同时，分布式人工智能系统具有并行处理或者协同求解能力，可以把复杂的问题分解成多个较简单的子问题，从而各自分别“分布式”求解，降低了问题的复杂度，改善了系统的性能。
当然，也应该看到，分布式人工智能在某种程度上带来了技术的复杂性和系统实现的难度。
总之，分布式人工智能在于它能以时空协同系统的利用，克服单个智能机器资源贫乏和功能单一的局限性，具备并行、分布、开放和容错等优势，因而获得快速发展和越来越广泛的应用。
§ 7.2分布式问题求解(DPS)在分布式问题求解系统中，由于系统中没有一个节点拥有足够的数据和知识来求解整个问题，因此，要求各个节点能够共享问题的知识源及其答案，必要时节点间需要交换与问题有关的求解状态信息，以便协同工作。
一、DPS系统的协同方式分布式问题求解系统有两种协同工作方式，其一是任务分担，其二是结果共享。
在任务分担系统中，节点之间通过分担执行总任务的子任务而相互协作，系统中的控制以目标为指导，各节点的处理目标是求解整个问题的一部分。
在结果共享系统中，各节点通过共享部分结果相互协作，系统中的控制以数据为指导，各节点在任何时刻进行的求解取决于当时它所拥有的或从其他节点得到的数据和知识。
任务分担方式适合于求解具有层次结构的任务，如数字逻辑电路设计、医疗诊断等。
结果共享方式适合于求解与总任务有关的各子任务的结果相互影响，并且部分结果需要综合才能得出最终解的问题，如分布式运输调度系统、分布式车辆监控实验系统等。
总之，在分布式问题求解系统中，一方面要求从系统整体目标出发，采用自顶向下的规划方法，分解为各个子任务；另一方面要求通过交互作用策略，集成各个子任务的子目标，以保证子任务处理系统能够协同满足顶部给定的总体要求。
二、DPS系统的分类与组织分布式问题求解系统的组织结构，是指节点之间信息与控制关系以及问题求解能力在节点中的分布模式。
组织结构可分为层次、平行、混合三大类型。
(1) 层次类型层次类型的系统中，任务是分层的，即每个任务由若干下层子任务组成。
但同层子任务之间在逻辑上或物理上是分布的。
(2) 平行类型平行类型的系统中，任务是平行的，即每个任务由性质类似、具有平行关系的若干子任务组成。
但各个子任务在时间或空间上往往是分布的。
(3) 混合类型混合类型的系统中，任务是分层次的，而每层中的任务是并行的。
同时，各个子任务是分布的。
针对分布式问题的求解，依据现代分布式智能系统协同地求解问题的方法，可按照分布式问题子系统来进行组织协作求解。
根据子系统间协作量的多少，可分为全协作系统、无协作系统、半协作系统三种类型；相应常用的通信方式有共享全局存储器方式、信息传递方式、黑板模型方式等。
一般来说，分布式问题求解过程大致可分为任务分解、任务分配、子任务求解、结果综合共4步, 分别由任务分解器、任务分配器、求解器和协作求解系统来完成。
任务分解器按一定的算法将接受的任务分解为若干相对独立、又相互联系的子任务；任务分配器按一定的分配算法将各个子任务分配到合适的节点；各求解器接到子任务后，借助通信系统进行协作求解；然后，各子任务求解器将各自完成的局部解提交给协作求解系统，由协作求解系统将局部解综合，得到完成总任务的最终解。
§ 7.3 Agent技术概述早些年的人工智能学者曾把“ Age nt ”技术称之为软件Age nt，简称SA。
认为它是人工智能、计算机软件和计算机网络相结合而发展的技术。
随着网络技术的发展，多个应用程序间相互作用的模式正从单一的集中式系统向分布式系统演化。
一个在物理上和地理上分布的应用程序之间通信与合作的网络底层基础结构正逐渐建立起来。
分布式对象技术（如CORBA或DCOM技术）则进一步使分布式且异构的应用程序之间能以一种共同的方式提供和获得服务，实现了在分布状态下的“软集成”。
智能化和网络化的发展促成了Age nt技术的发展，Age nt技术正是为解决复杂、动态分布式智能应用而提供的一种新的计算手段。
甚至一些软件学者曾信心十足地宣称：“ Age nt技术将成为21世纪软件技术发展的又一次革命！”。
、Age nt概念、BDI模型与特性1. Agent在人工智能中的定义Agent —词直译为“代理”，或翻译为“智能代理”、“智能主体”等。
国内许多学者有把Age nt译为代理、媒体、主体或智能代理、智能主体，或沿用英文原文“Age nt ”的名称，或按照读音、含义相兼顾译为“艾真体”等。
广义上，Age nt是指具有智能的任何实体，包括人类、智能硬件（如Robot）和智能软件。
在信息技术中，人们可把Age nt看作为能通过传感器感知环境信息，能自主进行信息处理，作出行动决策，再借助执行器作用于环境的一种智能事物。
例如，对于人类Age nt，其传感器可为眼睛、耳朵或其他器官，其执行器可为手、腿、嘴或其他执行部件；对于机器人Age nt，其传感器为摄像机、语音感受器、红外检测器等，而各种电动机则为其执行器；对于软件Age nt，则通过编码位的字符串完成感知和作用。
图7-1表示了Age nt通过传感器和执行器与环境的交互作用。
图7-1 Agent与环境的交互作用事实上，Age nt思想的诞生可归功于Joh n McCarthy。
早在20世纪50年代末，McCarthy提出了“ The Advice Take”系统，该系统被设想为具有目标性。
系统内实体间用人类的术语进行交流，它们从用户利益来考虑从事各种人物。
到目前为止，许多研究者分别提出了各自对Agents的理解和定义，以至迄今没有一个大多数人认可的统一的Agents定义。
针对不同的研究领域，考虑各自领域的学术特点，学者们对Age nt大致给出了两种典型的定义：定义一：Age nt是驻留于环境中的实体，它可以解释为在环境中所发生的作用过程，并能反映环境中所发生的事件及所获得的数据，进而执行对环境产生影响的行动。
这一定义出自（Fou ndation For In tellige nt Physical Age nts ），它是一个致力于Age nt技术标准化的组织。
在这个定义中，Age nt被看作是一种在环境中“生存”的实体，它既可以是硬件（如机器人），也可以是软件。
定义二：结合应用领域，凡具有自主性智能行为，并能与外部环境进行交互特征的分布式实体称之为Age nt。
在定义二的假设下，人类、机器人、智能嵌入式设备、计算机智能软件程序都是Age nt。
这样，Age nt仅代表了具有自主性的分布式智能软件实体。
正如许多Age nt研究者所认为的那样：智能Age nt 能为用户执行特定的任务，具有一定程度的智能，允许自主执行部分任务，并以一种合适的方式作用于环境的软件程序。
2. Agent的要素1987年，布拉特曼（Bratman）从哲学的角度对比人类的心理状态，研究了Age nt的行为意图，认为只有保持信念、愿望和意图的理性平衡，才能有效地实现问题求解。
因此，他认为，Age nt必须利用知识修改其内部状态，如同知识能改变人类的心理状态一样，Age nt行为必须以适应环境变化作为驱动力，实现其状态变迁，从而达到问题协作求解的目标。
研究人类的心理状态，其主要包括认识、情感和意图三要素。
所谓认识，即通过学习知识的过程而建立起来的信念（Belief）;情感则可表述为对某些事物的特有兴趣、爱好的愿望（Desire）;意图（In te ntion）就是依据规则或按照承诺，要求实现某个目标的愿望。