AI agents are entities designed to perceive their environment and take actions in order to achieve specific goals. These agents can be software-based or physical entities and are often built using artificial intelligence techniques. They perceive their environment through sensors, process the information using algorithms or models, and then take actions using actuators or other means.
AI agents can range from simple systems that follow predefined rules to complex, autonomous entities that learn and adapt based on their experiences. They're utilized in various fields, including robotics, gaming, virtual assistants, autonomous vehicles, and more. These agents can be reactive (responding directly to stimuli), deliberative (planning and making decisions), or even have learning capabilities (adapting their behavior based on data and experiences).
AI代理是为特定目的而设计的智能体，能够感知环境并采取行动以达成这些目的。它们既可以是软件形式，也可以是实体形式，并常常采用人工智能技术构建。AI代理利用传感器来感知环境，通过算法或模型处理所获得的信息，进而通过执行器等方式实施行动。
这些AI代理的复杂程度不一，既有遵循预设规则的简单系统，也有能够基于经验自主学习和适应的高级系统。它们广泛应用于机器人技术、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等领域。这些代理可能是反应型的，即直接对外界刺激作出反应；也可能是深思型的，能够进行规划和决策；甚至有些能够学习和适应，根据数据和经验调整自身行为。
AI代理是一类能够感知周围环境并为了实现特定目标而行动的智能体。它们可以是软件程序，也可以是实体机器，通常依托于人工智能技术开发而成。通过传感器来捕捉周围信息，再用算法或模型对这些信息进行处理，最后通过执行器等设备来执行相应的动作。
这些智能体从最基础的遵循固定规则的系统，到能够根据经验自我学习和进化的复杂自主系统，拥有广泛的应用场景，如机器人、电子游戏、智能助手、自动驾驶汽车等。它们的行动方式也多种多样，有的是被动反应型的，直接对外界刺激作出回应；有的是主动型，能够进行规划和决策；还有的具备学习能力，能够根据收集到的数据和经历不断调整自己的行为模式。
人工智能代理是专门设计用来感知周围环境并依据此采取相应行动，从而达成特定目标的实体。这些代理既可以是基于软件的虚拟存在，也可以是实际的物理实体，而且它们的构建往往借助了人工智能技术。这些代理通过传感器来感知周围环境，再借助算法或模型来处理收集到的信息，最终通过执行器等手段对外作出反应。
人工智能代理的复杂程度不一，有的仅仅是遵循预设规则的简单系统，有的则是能够基于经验进行学习和调整的复杂自主实体。这些代理在众多领域都得到了广泛应用，比如机器人、游戏设计、虚拟助理、自动驾驶汽车等等。从功能上看，这些代理有的擅长及时响应外界刺激，有的则精于规划和决策，还有的甚至具备一定的学习能力，能够根据数据和经验不断调整自己的行为。
人工智能代理是指一类被设计成能感知周围环境并采取相应行动以达成特定目标的智能体。这类智能体既可能是软件程序，也可能是具备实际形态的设备，并通常运用人工智能技术来打造。它们通过传感器获取环境信息，用算法或模型进行信息处理，随后借助执行器或其他装置来执行相应的动作。
人工智能代理类型多样，有的仅遵循预设规则运行，而有的则像拥有独立思考和自我进化能力的生命体一样，能够依据自身经历不断学习和适应。如今，我们已在多个领域应用了这类代理，例如机器人、电子游戏、虚拟助手、无人驾驶汽车等。按功能特性划分，这些代理可以是即时响应型（直接对刺激作出反馈）、计划决策型（事先规划并作出决策），或是具备学习功能型（根据所收集的数据和过往经验来调整自身行为）。
AI 代理是指被设计用来感知其所处环境并采取措施以达到特定目标的程序或实体。这些代理既可以是基于软件的，也可以是物理设备，通常利用人工智能技术来实现。他们借助传感器来感知环境，通过算法或模型来处理信息，然后再利用执行器或其它手段来采取相应的行动。
AI 代理的能力各异，既有遵循既定规则的简单系统，也有能根据自身经验进行学习和适应的复杂自主实体。这些代理广泛应用于诸如机器人、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等众多领域。他们可以是不一样的，可以是对刺激做出直接反应，也可能是通过计划和决策来进行行动，甚至还有一些能够基于数据和经验来调整其行为的AI代理。
AI代理是一种设计用来感知周围环境并采取行动以实现特定目标的实体。它们可以是基于软件的，也可以是物理实体，并且通常是利用人工智能技术构建的。这些代理通过传感器感知周围环境，利用算法或模型处理信息，并通过执行器或其他方式采取行动。
AI代理的范围非常广泛，从简单的遵循预定义规则的系统到复杂的自主实体，后者能够根据经验学习和适应。它们在机器人技术、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等领域得到了广泛的应用。这些代理可以是反应式的，直接响应刺激；也可以是深思熟虑式的，能够计划和做出决策；甚至具备学习能力，能够根据数据和经验调整自己的行为。
AI 代理被设计用于感知环境并采取行动以实现特定目标。它们可以是软件驱动的，也可以是物理实体，通常使用人工智能技术构建。AI 代理通过传感器感知环境，使用算法或模型处理信息，然后通过执行器或其他方式采取行动。
AI 代理从基于预定义规则的简单系统到复杂的自主实体，这些代理能够根据它们的经验进行学习和调整，被广泛应用于各个领域，如机器人、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等。AI 代理可以是反应式的（直接响应刺激）、深思熟虑的（规划和做出决策），甚至具有学习能力（根据数据和经验调整其行为）。
AI代理是设计用来感知其环境并采取相应行动以实现特定目标的智能体。这些代理可以是基于软件或物理实体，通常使用人工智能技术构建。它们通过传感器感知环境，通过算法或模型处理信息，然后使用执行器或其他方式采取行动。 AI代理从简单遵循预设规则的系统到复杂、自主的实体，这些实体可以根据其经验学习和适应。它们在各种领域中使用，包括机器人、游戏、虚拟助手、自动驾驶车辆等。这些代理可以是反应性的（直接响应刺激），深思熟虑的（规划和做出决策），甚至具有学习能力（根据数据和经验调整其行为）。
人工智能代理是用来模拟人类智能的程序或实体，它们能够感知周围的世界并采取行动来实现特定的目标。这些代理可以是基于软件的，比如虚拟助手，也可以是物理的，比如机器人。它们通过传感器收集信息，然后使用算法来处理这些信息，并根据处理结果做出相应的动作。
人工智能代理的类型多种多样，有些只是简单地执行预设的指令，而另一些则更加复杂，能够自主学习和适应新的情况。它们在许多领域都有应用，比如自动驾驶汽车、视频游戏、智能家居等。这些代理可以分为两类：一类是对外部刺激做出直接反应的反应型代理，另一类是能够分析和规划行动的思考型代理。还有一些更高级的代理，它们能够从经验中学习，不断改进自己的行为。
AI代理是被设计来感知他们的环境和采取行动以达成特定目标的实体。这些代理可以是软件或实体形式，并且经常利用人工智能技术建立。他们通过传感器来感知他们的环境，使用算法或模型来处理信息，然后使用执行器或者其他方式来采取行动。
AI代理可以是从简单的系统到复杂的自主实体，它们可以根据经验和数据进行学习和适应。它们可以在各个领域中得到应用，包括机器人学、游戏、虚拟助手、自动驾驶车辆等。这些代理可以是反应性的（直接对刺激做出反应），考虑周全的（规划和决策），甚至是有学习能力的（根据数据和经验改变自己的行为）。
AI代理是一种被设计用来感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。这些代理可以是基于软件的或物理实体，并且通常使用人工智能技术构建。它们通过传感器感知环境，使用算法或模型处理信息，然后使用执行器或其他手段采取行动。
AI代理的范围非常广泛，从遵循预定义规则的简单系统到根据经验学习和适应的复杂自主实体。它们被广泛应用于各个领域，包括机器人技术、游戏、虚拟助手、自动驾驶车辆等。这些代理可以根据不同的特点进行分类，有的是直接对刺激做出反应的（比如机器人避障），有的是能够规划和做出决策的（比如自动驾驶车辆），还有的甚至具有学习能力，能够根据数据和经验调整行为（比如智能助手学习用户的偏好）。
人工智能（AI）代理就像是拥有特殊能力的“机器人”，它们能够通过传感器去感知周围的环境，并用特定的算法或模型来处理这些信息，最后通过执行器等工具实施行动，以达到设定的目标。
这些AI代理可以是简单的，只是按部就班地执行预设规则；也可以是高级的，具备自我学习和适应的能力，就像人类一样，能够从经历中不断进步。它们在许多领域大显身手，比如制造机器人、开发游戏、充当虚拟助手、或是驾驶自动驾驶汽车等等。这些代理的行为方式多样，有的能直接对刺激作出快速反应，有的能够深思熟虑后做出决策，还有的能够通过数据分析和经验积累来不断优化自己的行为。
人工智能代理是一种实体，旨在感知周围环境并采取行动。这些代理可以是基于软件的实体，也可以是物理实体，通常采用人工智能技术构建。它们通过传感器感知环境，使用算法或模型处理信息，然后利用执行器或其他方式采取行动。
从简单遵循预设规则的系统到复杂、自主的学习和适应实体，人工智能代理的种类繁多。它们广泛应用于各个领域，包括机器人、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等。这些代理可以是反应性的（直接应对刺激）， deliberative（规划和决策）甚至具有学习能力（根据数据和经验调整行为）。
智能代理是一种能够感知周围环境并根据目标采取相应行动的实体，既可以是基于软件的程序，也可以是实实在在的机器。这些实体的构建往往离不开人工智能技术的助力。通过搭载的传感器，智能代理能够捕捉到环境信息，再借助特定的算法或模型对这些信息进行分析和处理，最终通过执行器或者其它机制来实施相应的动作。
从遵循简单预设规则的基本系统到能根据经验不断学习和自我调整的复杂智能体，智能代理的种类多种多样。它们活跃于众多行业领域，比如机器人制造、电子游戏开发、智能家居管理、无人驾驶车辆等。智能代理可以根据外部刺激做出即时反应，也可以进行深思熟虑的规划和决策，有些甚至具备了学习的能力，能够根据所接触到的数据和积累的经验不断优化自己的行为模式。
人工智能代理是指被设计用来感知周围环境并根据设定目标采取行动的一类工具。这些工具可以是有硬件系统的，也可以是由人工智能技术构建的虚拟系统。 它们能够通过各种类型的传感器来获取环境信息，接着利用复杂的算法或者模型对这些信息进行分析和处理，最后再使用执行器或者其他方式去做出相应的反应或者决策。
这些人工智能代理可以大致分为三种类型：一种是可以立即响应外部刺激的“反应型”代理；一种是在做出决策前会先进行全面规划的“深思熟虑型”代理；还有一种则是可以在实际操作过程中不断学习并根据新获得的数据和经验进行自我调整的“学习型”代理。人工智能代理已经在许多领域得到了广泛的应用，比如机器人技术、电子游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等等。
人工智能代理是设计用来感知其环境并采取行动以实现特定目标的实体。这些代理可以是基于软件的或物理实体，并且通常使用人工智能技术构建。它们通过传感器感知环境，使用算法或模型处理信息，然后使用执行器或其他方式采取行动。
人工智能代理可以从简单的遵循预定义规则的系统到复杂的、自主的实体，这些实体根据其经验进行学习和适应。它们在各种领域得到应用，包括机器人技术、游戏、虚拟助手、自动驾驶车辆等。这些代理可以是反应式的（直接响应刺激），也可以是深思熟虑的（规划和做出决策），甚至具有学习能力（根据数据和经验调整其行为）。
AI代理是设计用于感知其环境并采取行动以实现特定目标的实体。这些代理可以是软件或物理实体，通常使用人工智能技术构建。它们通过传感器感知环境，使用算法或模型处理信息，然后使用执行器或其他手段采取行动。
AI代理的范围可以从遵循预定义规则的简单系统到基于经验学习和适应的复杂、自主实体。它们在各个领域得到应用，包括机器人技术、游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等。这些代理可以是反应式的（直接对刺激做出响应），审慎的（规划和决策），甚至具有学习能力（根据数据和经验调整行为）。
AI 智能体是被设计用来感知环境并采取行动以达到特定目标的实体。这些智能体可以是基于软件的或物理实体，通常利用人工智能技术构建。它们通过传感器来感知环境，使用算法或模型来处理信息，然后通过执行器或其他方式来采取行动。
AI 智能体的范围可以从遵循预定规则的简单系统到基于经验学习和适应的复杂自治实体。它们被用于各种领域，包括机器人技术，游戏，虚拟助手，自动驾驶汽车等等。这些智能体可以是反应式的（直接对刺激做出反应），深思熟虑的（规划和做出决策），甚至是具有学习能力的（基于数据和经验调整其行为）。
AI代理是用于感受其环境并采取行动以实现特定目标的实体。这些代理可以是软件实体或物理实体，通常使用人工智能技术构建。它们通过传感器感受环境，使用算法或模型处理感受的信息，并使用执行器或其他手段采取行动。AI代理可以是从遵循预定义规则的简单系统到具有复杂自主性的实体，这些系统根据经验学习和适应。在机器人学、电子游戏、虚拟助手、自动驾驶汽车等领域中都有应用。这些代理可以是反应性的（直接响应刺激），也可以是深思熟虑的（规划和做出决策），甚至具有学习能力（根据数据和经验调整行为）。
Minimax/abab5.5-chat和Xunfei/Spark3.1只提供了直译版本，对需求没有完全理解。Zhipu/glm-4整体翻译不错，很流畅，但是漏掉了：can be software-based or physical entities。- 注意：大型语言模型的响应基于概率性预测，因此并不保证每次都一致。只有通过广泛的测试用例和多次测试，才能更准确地评估模型的性能。