從反應式到規劃式

在代理設計的演進過程中，我們從 反應式代理，它們根據簡單規則將感知直接映射到動作（例如，「如果前方的汽車煞車，則啟動煞車」），轉變為 問題解決代理。反應式代理僅依賴即時的上下文，而問題解決代理則具備 目標導向。它們會考慮其動作的未來後果，以找到能夠滿足特定目標的動作序列。

• 反應式代理： $Action = Function(Percept)$
• 規劃式代理： $Action\_Sequence = Search(State, Goal)$

原子狀態表示法

在此基本層級，代理使用 原子表示法。這表示世界的狀態被視為一個黑盒子——一個沒有內部結構可供搜尋演算法看到的單一節點。代理僅進行以下推理：

• 狀態 ($S$)： 環境的快照。
• 動作 ($A$)： 狀態之間的轉換。
• 目標測試： 檢查狀態 $s \in S_{goal}$ 的布林值。

問題解決循環

問題解決代理遵循一個獨特的四步驟循環來導覽環境：

1. 目標制定： 根據目前情況決定要追求的目標。
2. 問題制定： 將真實世界抽象化為數學模型（狀態與動作）。
3. 搜尋： 模擬動作序列以找到 最佳路徑。
4. 執行： 在搜尋階段找到動作後，無需進一步的審議即可執行（假設環境是靜態的）。