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智能体是计算机科学、人工智能乃至诸多交叉学科领域中的核心概念之一，从智能家居中自动调节环境的控制系统，到金融市场中执行策略的交易程序，再到城市交通中的智能交通系统，智能体的身影无处不在，它们以独特的智能特性与自主行为能力，成为推动科技进步与社会发展的重要力量。
智能体是指能感知环境并根据感知信息自主做出决策和行动的应用或实体。智能体可以是软件程序、机器人，甚至是一个系统，其目标是通过与环境的交互来实现特定的任务或目标。
智能体主要具有以下特性。
智能体能在一定程度上独立于外部的直接控制，自主地进行感知、推理和行动。它有自己的内部状态和决策机制，可以根据自身的知识和经验来做出决策，而不需要外部的实时指令。例如，一个驾驶汽车智能体，它可以根据道路状况、交通信号等环境信息自主地决定加速、减速、转弯等操作。
智能体能与其他智能体进行交互和合作。它们可以通过通信机制交换信息，协调行动，共同完成复杂的任务。例如，在一个智能物流系统中，多个智能体可以相互协作，有的负责货物的搬运，有的负责货物的分拣，通过相互配合来提升整个物流系统的效率。
智能体能及时地感知环境的变化，并做出相应的反应。它能根据环境的即时状态快速地调整自己的行为，以适应环境的变化。例如，一个智能安防系统中的监控智能体，当检测到异常情况（如入侵者）时，能迅速发出警报并启动相应的防护措施。
智能体不仅能被动地响应环境的变化，还能主动地采取行动以实现自己的目标。它可以根据自己的目标和对环境的理解，主动地规划和执行行动，而不是仅仅等待外部事件的触发。例如，一个个人助理智能体，它可以根据用户的日程安排主动地提醒用户即将进行的会议或活动，还可以主动地为用户搜索相关信息或预订相关的服务，以帮助用户更好地完成工作。
和府捞面是一家以面食为特色的餐饮连锁品牌，在创建智能体之前，和府捞面通过自研的“品牌数字化监测系统”采集用户在不同平台的评论，再由人工阅读、分类，识别情感倾向和关键词，以此调整经营策略，但这种方式效率较低。
进入AI时代，和府捞面意识到需要借助AI技术来提高经营效率和用户体验。于是，和府捞面通过扣子智能体平台搭建了“和府点评”智能体，并顺利地将“和府点评”智能体与和府捞面的各个业务系统打通。
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和府捞面，用智能体驱动美味升级
“和府点评”智能体能基于顾客的点评进行细颗粒化的数据分析，自动识别顾客点评中的情感倾向（正面、负面、中性）以及评价关键词（环境、服务、菜品评价等），并对其进行具体分类，最终以JSON格式输出结果，方便将分析结果直接集成到企业系统中，为菜品、服务等方面的策略优化提供有力的支持。
通过“和府点评”智能体的应用，和府捞面实现了用户评论分析的自动化和智能化，不仅减少了人力成本，还大幅提高了工作效率和决策的科学性，为企业在激烈的市场竞争中赢得了优势，也为餐饮行业的数字化转型提供了有益的借鉴。
智能体通常包括传感器、执行器、决策系统、知识库、学习模块、通信接口和用户界面等部分，这些组成部分相互协作，使智能体能感知环境、做出决策、执行动作，并与用户和其他系统进行交互。
传感器是智能体感知外部环境信息的“感官器官”。它们能将环境中的各种信号转换为智能体可以处理的数据格式。物理感知器如摄像头、话筒、温度传感器等，常见于机器人或物联网设备中；软件传感器如数据接口、应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）、网络爬虫等，常用于数字环境中的信息采集。
传感器能为智能体提供实时或历史环境状态，是智能体决策的基础。例如，在一个智能机器人中，摄像头可以捕捉周围物体的图像信息；话筒可以接收声音信号；等等。
执行器是智能体用来对外部环境产生影响的部件。它根据智能体的决策系统发出的指令，执行具体的动作。例如，在一个智能音箱中，执行器是扬声器，用于播放语音回答。
执行器是智能体实现目标的关键环节。它将智能体的决策转化为实际的物理动作或输出。没有执行器，智能体就无法对环境产生任何影响，也就无法完成任务。
决策系统是智能体的“大脑”，它根据感知器收集到的信息，通过一系列的算法和逻辑来做出决策。这个系统通常包括知识表示、推理、学习等模块。
决策系统是智能体的核心，它决定了智能体的行为和反应方式。它需要综合考虑环境信息、目标、约束条件等因素，来选择最优的行动方案。例如，在一个智能交通管理系统中，决策系统需要根据交通流量、道路状况等信息，决定信号灯的时长和顺序，以优化交通流量。
知识库是智能体存储和管理知识的结构。它包含了智能体在决策过程中需要的各种信息，如事实、规则、经验等。这些知识可以是预先定义好的，也可以是智能体通过学习获得的。例如，在一个智能客服系统中，知识库可能包含了各种产品信息、常见问题解答等内容。
知识库为决策系统提供了决策依据。它使得智能体能基于已有的知识来理解和解释感知到的信息，从而做出合理的决策。例如，智能客服系统可以根据其知识库中的商品信息、常见问题解答等内容，为用户推荐合适的商品。
学习模块是智能体能不断改进自身性能的关键部分。它通过从经验中学习，更新知识库和决策系统的参数。学习方式可以是监督学习、无监督学习、强化学习等。例如，一个智能推荐系统通过分析用户的点击行为（学习过程），不断调整推荐算法，以更好地满足用户的需求。
学习模块使得智能体能适应环境的变化和新的任务。它可以使智能体从错误中学习，不断优化自己的行为策略。
通信接口是智能体与其他智能体或外部系统进行信息交流的部分。它可以是网络接口、语音接口等。例如，在智能家居系统中，智能设备（智能体）之间通过通信接口进行数据共享和协同工作。
通信接口使得智能体能与其他智能体合作，或者与外部系统（如用户、服务器等）进行交互。它扩展了智能体的功能和应用场景。
用户界面是智能体与人类用户交互的接口，包括图形用户界面，如应用程序的窗口和按钮；语音用户界面，如语音助手的语音交互；文本用户界面，如命令行界面。
用户界面使用户能方便地与智能体进行交互，向智能体下达指令，并通过智能体获取信息等。图1-2所示为智能体“沈阳文旅”的用户界面。
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掌握核心技术、推动自主创新是实现国家科技自立自强的关键。我们在学习与工作中，要积极关注国家科技战略需求，将个人的职业发展与国家的科技进步紧密结合。我们要培养爱国情怀和民族自豪感，树立远大的理想和抱负，努力学习专业知识，为我国人工智能行业的发展贡献自己的力量，增强国家在国际科技竞争中的地位。
图1-2 智能体“沈阳文旅”的用户界面
智能体的运作是感知、理解、决策、行动和反馈的循环过程，通过这个过程，智能体能自主地与环境交互，从而实现特定的目标。
智能体通过传感器来感知外部环境的状态。这些传感器可以是物理设备，如摄像头、话筒、温度传感器等，也可以是软件接口，如从数据库读取数据、接收用户输入等。
感知是智能体获取信息的入口，只有准确地感知环境，智能体才能做出合理的决策。例如，驾驶汽车智能体通过摄像头感知道路情况，通过雷达感知周围车辆的距离和速度。
智能体对感知到的信息进行处理和理解，通常涉及数据预处理、特征提取、语义分析等步骤。对于自然语言处理智能体来说，这一步可能包括分词、词性标注、句法分析等。
理解是将原始感知数据转化为有意义的信息，以便智能体能进一步处理。例如，语音助手需要将用户的语音信号转换为文本，并理解文本的语义，才能准确回答用户的问题。
智能体根据理解后的信息，结合自身的知识库和目标，选择一个或多个行动方案。决策方式有基于规则、基于模型、基于学习等。
●基于规则： 智能体按照预设的规则进行决策。例如，一个简单的垃圾邮件过滤器可以根据邮件中是否包含某些关键词来判断是否将其标记为垃圾邮件。
●基于模型： 智能体构建一个环境模型，通过模拟环境来预测不同行动的结果，从而选择最优行动。例如，机器人在规划路径时会构建地图模型，通过搜索算法找到最短路径。
●基于学习： 智能体通过机器学习算法从数据中学习决策策略。例如，一个文案写作智能体能通过大量的文案数据学习文案写作策略。
决策是智能体的核心功能，决定了智能体如何行动以实现其目标。不同的决策方式适用于不同的应用场景和复杂度。
智能体根据决策结果，通过执行器执行相应的行动。执行器可以是物理设备，如机械臂、电机等，也可以是软件接口，如发送指令、显示结果等。
行动是智能体影响环境的方式，通过行动，智能体可以实现其目标。例如，智能客服系统通过发送文字回复来帮助用户解决问题。
智能体的行动会对环境产生影响，环境会将新的状态反馈给智能体。智能体通过感知新的状态，再次进入感知、理解、决策、行动的循环。
反馈机制使得智能体能根据环境的变化调整自己的行为，实现动态适应。例如，驾驶汽车智能体在汽车行驶过程中，根据道路状况的变化不断调整车速和方向。