智能代理技术
作为Agent的软件或硬件系统一般具有以 下基本特征:
(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。
三、代理间的合作和通信
1. 在AI领域，人们通常将由多个Agent 所构成的、相互作用、相互关联的系统 称多代理系统(MAS: Multii-Agent System)。 2. 在MAS中，由于资源、能力、信息的 有限性和分布性，因而合作(Cooperation) 是它的一个重要特征。
3. Agent间进行合作的基础是交互，而通信是 实现Agent交互的一种重要方式和手段。
3． Agent的构成模型
（1）用户界面模块: A. 用户界面模块负责Agent和用户之间 进行交流。 B. 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。
（2）学习模块:
A. 学习模块使得Agent能更新知识库， 适应外界环境的变化。
(7) 推理能力:
一个Agent能具有一种合理的、可再生的 方法，基于现有的知识和经验进行推ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 的能力。
二、网上智能代理的基本模型
1. 一个Agent往往由用户界面模块、学 习模块、任务计划模块、操作系统接口 模块、执行模块、一个知识库以及中央 控制模块组成。 2. 其中，中央控制模块处于Agent的核 心地位，控制着其他所有模块。Agent的 基本模型见图。
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 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。
图 基于智能代理的网络教学环 境
第十一节 智能代理技术
一、什么是智能代理 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。
对于某些特定领域的研究人员而言，Agent还 有其他性质和特征如:
(5) 合理性(Rationality):
Agent中没有冲突的目标，Agent的行为 总是基于其已有的任务，而且其行为不 会故意阻止其任务的实现。
(6) 学习相适应性:
一个Agent可以从过去的经验中不断积累 知识，并能根据知识的变化来改变自己 的行为，来适应新的环境。
B. 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。
（3）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。
（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。
4. 在MAS中，Agent间的合作方式多种多样。 其中，请求/服务是一类典型的合作方式。在采 用这种合作方式的MAS，系统简单而有效，它 不涉及复杂的资源竞争、冲突等问题。
请求/服务是分布式信息服务系统中一类典型、 有效的合作方式。其计算模型Client/Server计 算已被广泛应用于分布式信息服务系统的开发， 并成为当前分布计算领域中的一种主要计算模 型。
(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。
5. 请求/服务模型可细分为: 无条件请求/被动服务合作模型， 条件终止请求/主动服务合作模型， 条件非终止请求/主动服务模型。
四、基于智能代理的网络学习 系统
1) 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。
2) 这些代理能够发送和接收消息，并能 根据内部储存的知识对收到的消息做出 具有智能的决定，同时采取相应的行动。
一般说来，网络学习系统由以 下几种代理组成：
1.知识库代理
A. 一个拥有强大信息检索能力、答疑、 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。
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。
(2) 社会性:
A. Agent处于由多个Agent构成的社会环 境中，它的行为必须遵循和符合Agent社 会的社会规则。
B. Agent拥有其他Agent的信息和知识， 并能通过某种Agent通讯语言与其他 Agent实施灵活多样的交互和通讯、能够 有效地与其他Agent进行合作。
(3) 反应性:
Agent能够感知所处的环境(可能是物 理世界，或操纵图形界面的用户，或与 它进行交互和通讯的其他Agent等等)， 并能对环境中发生的相关事件（如Agent 间的交互和通讯，系统中特定事件的发 生）做出适时反应。
(4) 主动性:
Agent能够遵循承诺采取主动的行动，它的 行为是为了实现其内在的任务，因而Agent是 一个目标制导(Goal-Directed)的行为实体，能 够在条件满足时主动将相关信息提供给Agent。 上述特性属于Agent的基本特征。
ai agent 开发方法
ai agent 开发方法AI Agent，即人工智能代理，是一种利用人工智能技术来模拟人类智能并执行任务的计算机程序。
它可以通过收集、处理和分析大量的数据，从而学习和适应各种环境，并根据预定的任务要求进行决策和执行行动。
在开发AI Agent时，以下是一些常用的方法和步骤：1. 定义任务和目标：首先，需要明确AI Agent应该执行的任务和实现的目标。
这可以是控制智能机器人、解决复杂问题、根据数据做出预测等等。
2. 收集和准备数据：为了训练AI Agent，需要收集和准备相关的数据。
这可以包括结构化的数据、自然语言文本、图像、音频等。
数据应该是真实的、准确的，并能代表AI Agent将来可能遇到的各种情况。
3. 选择合适的算法模型：根据任务的性质和数据的特点，选择合适的算法模型来训练AI Agent。
常见的算法包括机器学习（如决策树、神经网络、支持向量机）、深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络）等。
选取适当的算法模型有助于提高AI Agent的性能和预测能力。
4. 数据预处理和特征提取：在训练AI Agent之前，需要对数据进行预处理和特征提取。
这可以包括数据清洗、数据标准化、数据降维、特征选择等处理步骤。
目的是提取有用的信息，减少数据的冗余性，并帮助AI Agent更好地理解和学习数据。
5. 模型训练和优化：使用准备好的数据集对选定的算法模型进行训练。
通过迭代优化参数、调整模型结构等方法，逐渐提高模型的准确性和性能。
这需要大量的计算资源和时间，同时也需要合理的评估和验证方法来评估模型的效果。
6. 模型部署和实时应用：一旦模型训练完成并通过验证，就可以将AI Agent部署到实际应用中。
这可以是一个嵌入式系统、一个网络服务或一个移动应用程序。
通过不断与环境交互和学习，AI Agent可以逐渐提高其性能和适应性。
以上是一般性的AI Agent开发方法。
当然，具体的方法和步骤可能会因不同的任务和应用领域而有所差异。
智能代理技术
智能代理技术智能代理技术是一种重要的信息处理技术，在当今社会得到了广泛的应用。
智能代理技术可以理解为一种能够代替人类完成特定任务的智能系统。
它能够模拟人类的思维和行为，从而实现自主学习、推理和决策。
智能代理技术在各个领域都有着重要的应用，如交通、医疗、金融等。
本文将详细介绍智能代理技术的定义、应用领域以及其带来的影响。
首先，我们需要了解智能代理技术的定义。
智能代理技术是一种能够代表人类自主地执行任务的技术。
它模拟了人类的思维和行为，并具备自主学习、推理和决策的能力。
智能代理技术可以通过各种传感器获取环境信息，并根据这些信息进行智能化的决策。
它可以根据用户的需求，为用户提供合适的服务和解决方案。
智能代理技术在交通领域有着广泛的应用。
例如，智能交通系统中的智能代理可以通过传感器收集到交通流量、车辆位置等信息，并根据这些信息进行交通管理和规划。
智能代理可以通过智能算法调整信号灯的时长，以优化交通流量，减少拥堵。
此外，智能代理也可以分析交通数据，为驾驶员提供实时路况信息，以便选择最佳路径。
智能代理技术的应用，使交通系统更加智能化和高效。
另一个应用领域是医疗。
智能代理可以通过分析传感器收集到的生理数据，为患者提供个性化的医疗服务。
智能代理可以监测患者的身体状况，并根据病情提供及时的建议和治疗方案。
例如，智能代理可以根据患者的心率和血压等数据，判断是否需要增加剂量或改变治疗方案。
智能代理还可以通过获取病历信息，帮助医生进行诊断，并提供治疗建议。
智能代理技术在医疗领域的应用，能够提高诊断的准确性，提升医疗效率，改善患者的治疗体验。
金融领域也是智能代理技术的一个重要应用领域。
智能代理可以通过分析金融市场数据，进行风险评估和投资管理。
智能代理可以根据市场的变化和趋势，自主地进行投资决策，并执行交易。
智能代理可以快速的分析大量的数据，并根据所得到的结论进行投资组合的调整，以获得最佳的投资回报。
智能代理技术在金融领域的应用，不仅提高了投资的准确性，还可以实现高频交易和个性化投资服务。
ai agent 工作原理
ai agent 工作原理AI Agent工作原理AI Agent（人工智能代理）是一种能够模拟人类智能行为的技术，它能够理解和处理自然语言，从大量数据中学习并做出智能决策。
AI Agent的工作原理是基于深度学习和自然语言处理技术的，下面将详细介绍其工作原理和相关技术。
一、自然语言处理（NLP）AI Agent首先需要具备自然语言处理的能力，它能够识别和理解人类语言的含义。
NLP技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，通过这些技术，AI Agent能够将人类的语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
二、机器学习AI Agent的核心技术之一是机器学习，它通过大量的数据训练模型，从而使得AI Agent能够具备智能决策的能力。
机器学习技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等，通过这些技术，AI Agent能够从数据中学习和推理，进而做出智能的决策。
三、知识图谱AI Agent还可以通过构建知识图谱来提供更加准确和全面的信息。
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过将知识组织成图状结构，可以方便地进行知识的检索和推理。
AI Agent可以基于知识图谱提供准确的答案和相关的知识。
四、推荐系统AI Agent还可以通过推荐系统来向用户提供个性化的推荐服务。
推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，将符合用户需求的信息推荐给用户的技术。
AI Agent可以通过分析用户的历史行为和偏好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
五、对话系统AI Agent还可以通过对话系统与用户进行交互。
对话系统是一种能够进行自然语言对话的技术，它可以理解用户的意图，并做出相应的回答。
AI Agent可以通过对话系统与用户进行实时的交流和沟通，从而更好地满足用户的需求。
六、迁移学习AI Agent可以通过迁移学习来提高其性能和效果。
迁移学习是一种将已学习知识应用到新任务中的技术，通过利用已有的知识和模型，可以加快新任务的学习过程，提高AI Agent的性能和效果。
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。
江苏省高中信息技术学业水平测试知识点
江苏省⾼中信息技术学业⽔平测试知识点第⼀章《信息与信息技术》知识点1、1信息及其特征⼀、信息的概念(P2)信息是事物的运动状态及其状态变化的⽅式。
☆信息与载体密不可分，没有⽆载体的信息，没有载体便没有信息，信息必须通过载体才能显⽰出来。
⼆、信息的⼀般特征(P3)1、载体依附性信息不能独⽴存在，必须依附于⼀定的载体，⽽且，同⼀个信息可以依附于不同的载体。
信息按载体不同可分为（⽂字、图形（图象）、声⾳、动画、视频）。
信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、可转换的特点。
2、价值性☆信息是有价值的，⼈类离不开信息。
物质、能量和信息是构成世界的三⼤要素。
（P3）☆信息与物质、能量不同，表现在两⽅⾯：⼀⽅⾯它可以满⾜⼈们精神领域的需求；另⼀⽅⾯，可以促进物质、能量的⽣产和使⽤。
GPS：全球定位系统☆另外，信息⼜是可以增殖的。
☆信息只有被⼈们利⽤才能体现出其价值，⽽有些信息的价值则可能尚未被我们发现。
3、时效性信息会随着时间的推移⽽变化，如交通信息，天⽓预报等。
时效性与价值性紧密相连，信息如果没有价值也就⽆所谓时效了。
4、共享性----信息不同于物质、能量的主要⽅⾯信息共享⼀般不会造成信息的丢失，也不会改变信息的内容。
1、2⽇新⽉异的信息技术⼀、信息技术的悠久历史信息技术（IT:Information Technology）是指⼀切与信息的获取加⼯表达交流管理和评价等有关的技术。
2、信息技术的五次⾰命(P6)第⼀次信息技术⾰命是语⾔的使⽤，是从猿进化到⼈的重要标志；第⼆次信息技术⾰命是⽂字的创造，使信息的存储和传递⾸次超越了时间和地域的局限；第三次信息技术⾰命是印刷术的发明，为知识的积累和传播提供了更可靠的保证；第四次信息技术⾰命电报、电话、⼴播、电视的出现和普及第五次信息技术⾰命是计算机技术与现代通信技术的普及应⽤，将⼈类社会推进到了数字化信息时代。
☆信息技术在不断更新，但⼀些古⽼的信息技术仍在使⽤，不能因为出现了新的信息技术就抛弃以前的信息技术。
ai agent的应用场景
ai agent的应用场景AI Agent的应用场景随着人工智能技术的快速发展，AI Agent（人工智能代理）在各个领域都得到了广泛的应用。
AI Agent是指能够模拟人类智能并执行任务的软件程序，它能够通过学习和自主决策来提供个性化的服务和解决问题。
以下是AI Agent在不同场景中的应用。
1. 个人助理AI Agent可以作为个人助理，帮助人们管理日程安排、提醒重要事项、查询天气预报、订购外卖等。
它能够通过自然语言处理技术理解用户的指令，并根据用户的需求提供相应的服务。
例如，当用户说“明天有什么安排？”时，AI Agent可以查看用户的日历并回答用户的问题。
2. 智能客服AI Agent可以应用在客服领域，通过自然语言处理和机器学习技术，能够自动回答用户的问题、解决用户的疑问。
它可以根据用户的输入，快速找到相应的答案，并提供解决方案。
当用户遇到问题时，可以直接与AI Agent进行对话，无需等待人工客服的回复。
3. 智能交通AI Agent可以在交通领域中发挥重要作用。
它可以通过分析交通数据和实时路况，提供最佳的路线规划和交通建议。
例如，在导航系统中，AI Agent可以根据用户的起点和终点，结合实时交通信息，为用户提供最短的行驶路线，并避开拥堵路段。
4. 金融领域AI Agent在金融领域的应用也非常广泛。
它可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，预测股票走势等。
AI Agent可以通过学习用户的投资偏好和风险承受能力，为用户推荐最适合的投资组合，并根据市场变化及时调整策略。
5. 医疗诊断AI Agent在医疗领域中有着广泛的应用，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
AI Agent可以通过学习医学知识和大量的病例数据，快速判断患者的病情，并给出相应的治疗建议。
它可以提供辅助决策，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
6. 教育培训AI Agent在教育培训领域中也有着广泛的应用。
它可以根据学生的学习情况和学习习惯，提供个性化的学习推荐和辅导。
大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的运用效果分析
大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的运用效果分析作者：刘文学来源：《大东方》2018年第06期摘要：大数据时代的到来改变了人们的生产生活方式，其在发展过程中衍生出来的创新产业也在冲击着传统生产模式。
比如人工智能与计算机网络技术。
在时代的发展过程中，人们一直在寻找一种能代替人脑的人工智能技术，以越来越发达的科学技术为依托，人工智能的发展也取得了一些明显的成果。
本文主要分析了大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用效果，在此基础上探讨了几种人工智能在计算机网络技术上的应用措施，为我国发展现代科学技术提供一定的参考。
关键词：大数据；人工智能；计算机网络技术大数据时代加快了经济的发展步伐，使我国企业间的市场竞争逐渐激烈，企业为了快速的提高自身的竞争实力，不断进行产业结构的升级与优化。
逐渐将人工智能技术应用于生产活动中。
人工智能提高了生产效率，所以人们开始重视起人工智能的作用，加大力度促进人工智能的发展。
随着人工智能越来越走向完善，其对于计算机网络技术形成了一定的影响。
一、大数据背景下人工智能的优势分析人工智能是用于模拟、开发、研究与扩展人脑智能的一种方法、技术、理论或应用系统的科学，人工智能主要模拟人脑的意识、信息的处理能力等，虽然人工智能属于模拟人脑的科学研究学科，但是超出人脑智能的计算机科学，也叫做人工智能。
人工智能的实现依托于现代计算机网络技术，准确来说，人工智能属于计算机科学中的一个组成部分，人们在人工智能领域的发展在一定程度上可以说是计算机技术的发展，比如语言识别和处理系统、图像识别和机器人等。
其的优势主要表现在：能够模拟人类的社会活动。
人工智能整合与处理计算机网络系统中与建设人工智能设备相关的数据，这些信息处理方式更加贴近了人类的需求。
同时，人工智能学科具有一定的推理能力，它主要是通过模拟人类智能化的社会活动，所以在学习能力和推理能力中，发展到了计算机网络技术的前沿。
最后，人工智能能辅助管理者的管理工作，人工智能代替人们进行管理活动，进而提高了社会劳动中管理者的管理效率[1]。
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。
智能代理技术及其在智能建筑中的应用
智能代理技术及其在智能建筑中的应用李强中铁建工集团北京分公司【摘要】智能建筑的发展走过20多年己经历了3代变迁。
第三代智能建筑基于智能代理(IntelligentAgent)技术，在前两代的基础上通过大量使用智能设备和网络建立一个完整、统一的以网络为基础的监控管理平台，提供一整套系统软件，能采集和取用弱电各分系统的所有实时数据并在集成网络系统上发布，可实现对系统信息、资源和管理服务的共享，具有一致、简易和方便的个人业务，操作界面，能满足众多用户的不同作业需求。
【关键词】智能建筑代理应用广义的智能代理技术(IntenlligentAgent)包括人类、物理世界里的移动机器人和信息世界中的软件机器人。
狭义的IntelligentAgent是指信息世界中的软件机器人或机器。
具体地说，能完成一定任务的一台计算机就可算是一个Agent，它是代表用户或其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。
这里讲的“主动服务”有两层含义。
一方面是指主动适应:即在完成操作的过程中，利用关于操作对象的知识以及关于用户意图和偏好的知识;另一方面是指主动代理:即对一些任务无须用户发出具体指令，只要当前状态符合某种条件，就可以代表用户或其他程序完成相应的操作。
智能代理技术是计算智能的一种应用，它的硬件基础可以是互联网或片上系统。
若使用互联网，智能代理可表现为在互联网上漫游的电子机器人群体，它们可用于完成各种各样的任务，例如，信息收集、网络控制等:若使用单片系统，它是单片系统中一种会学习的软件，该片系统需嵌入在其它设备中使用，智能代理则以嵌入系统形式出现，这构成智能设备。
IntelligentAgent具有以下一些特性:(l)代理性(2)智能性(3)自主性(4)移动性。
智能建筑的目标是开发一个不仅能完成监控和常规任务的系统。
而且能主动地对用户提供支持。
因此主要的焦点必须对准房屋的居住者。
这个系统必须能够学习需要做什么，怎么样和何时去做。
基于自动推选机制的智能代理技术
而应用 自 动推选智能 代理技术的客户端代理程序在应用系
统 中的地位并 不完全一样 ，按照 角色和实现功能 分为主客 户 端代理和从 客户端代理 。图中红色的为主代理 ，其他 为从 代 理 。从 代理 与一般 系统 中的客户端完成相 同功能 ，而 主代理 除完成从 代理 的各项功能 外 ，还负责本 网段 内的其他从 代理 的管理 功能 ，如 代理 注册 、代理 基本 信 息收 集 等 。 主 代理所管理 的范围包括其所 在网段 中的所 有客 户端 代
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