Các loại tác nhân AI

Bài viết này sẽ khám phá 7 loại tác nhân AI phổ biến, mỗi loại có chức năng và ứng dụng riêng biệt. Hiểu rõ những khác biệt này giúp doanh nghiệp lựa chọn được tác nhân AI phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Mục lục:

Tác nhân phản xạ đơn giản
Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình
Tác nhân dựa trên mục tiêu
Tác nhân dựa trên tiện ích
Tác nhân học hỏi
Hệ thống đa tác nhân (MAS)
Tác nhân phân cấp

1. Tác nhân phản xạ đơn giản

Loại tác nhân này hoạt động dựa trên nguyên tắc các quy tắc điều kiện-hành động. Chúng phản ứng trực tiếp với nhận thức trực tiếp của chúng, không có mô hình nội bộ về thế giới. Tác nhân phản xạ đơn giản đơn giản và hiệu quả trong các môi trường nơi hành động tiếp theo của tác nhân chỉ phụ thuộc vào nhận thức hiện tại. Tuy nhiên, sự đơn giản của chúng hạn chế hiệu quả của chúng trong các môi trường phức tạp, không có cấu trúc.

2. Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Loại tác nhân này sở hữu một mô hình nội bộ về thế giới, cho phép chúng theo dõi các phần của môi trường không thể nhận biết trực tiếp. Mô hình này giúp tác nhân xử lý các môi trường có thể quan sát một phần bằng cách suy luận thông tin bị thiếu. Chúng quyết định hành động dựa trên nhận thức hiện tại và mô hình nội bộ của chúng, khiến chúng thích nghi hơn so với tác nhân phản xạ đơn giản.

3. Tác nhân dựa trên mục tiêu

Tác nhân dựa trên mục tiêu đi xa hơn bằng cách xem xét hậu quả trong tương lai của hành động của chúng. Chúng có mục tiêu và đưa ra quyết định dựa trên khả năng các hành động đạt được những mục tiêu này. Khả năng nhìn xa trông rộng này cho phép chúng lập kế hoạch và chọn các hành động dẫn đến kết quả mong muốn, khiến chúng phù hợp với các nhiệm vụ ra quyết định phức tạp.

4. Tác nhân dựa trên tiện ích

Loại tác nhân này đánh giá mong muốn của các trạng thái khác nhau bằng cách sử dụng hàm tiện ích. Chúng cố gắng đạt được mục tiêu và tối đa hóa hiệu suất của mình dựa trên một thước đo tiện ích nhất định. Cách tiếp cận này có lợi trong các tình huống có nhiều hành động hoặc kết quả khả thi, và tác nhân cần quyết định hành động tốt nhất dựa trên ưu tiên.

5. Tác nhân học hỏi

Tác nhân học hỏi cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian dựa trên kinh nghiệm. Chúng đặc biệt có lợi trong các môi trường động, nơi chúng thích nghi và phát triển chiến lược của mình. Ví dụ, một tác nhân học hỏi có thể liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết của mình về sở thích của khách hàng để tối ưu hóa vị trí quảng cáo.

6. Hệ thống đa tác nhân (MAS)

Trong MAS, nhiều tác nhân tương tác và làm việc hướng tới các mục tiêu chung hoặc cá nhân. MAS được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp liên quan đến nhiều tác nhân làm việc cùng nhau, nơi phối hợp là chìa khóa. Những hệ thống này có thể được nhìn thấy trong quản lý chuỗi cung ứng, nơi các tác nhân khác nhau đại diện cho các thành phần khác nhau của chuỗi cung ứng, làm việc cùng nhau để tối ưu hóa toàn bộ quy trình.

7. Tác nhân phân cấp

Tác nhân phân cấp được cấu trúc theo cách phân cấp, nơi các tác nhân cấp cao hơn quản lý và chỉ đạo các tác nhân cấp thấp hơn. Mỗi cấp trong phân cấp có vai trò và trách nhiệm cụ thể, góp phần vào mục tiêu chung. Tác nhân phân cấp có lợi cho các hệ thống quy mô lớn, nơi các nhiệm vụ phải được chia nhỏ và quản lý ở các cấp khác nhau.

Các loại tác nhân AI