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AI Agent能力基石

记忆外延系统:个性化知识库、行业经验图谱 目标导向进化:任务拆解、策略迭代、过程反思 感知-决策闭环:多模态环境理解、实时推理、行业行动链

  1. 记忆外延系统

    • 个性化知识库:这是AI系统存储和检索特定用户或场景相关知识的地方,它可以包括历史交互记录、用户偏好、特定领域的专业知识等,帮助AI进行更个性化的响应。
    • 行业经验图谱:这是一种结构化的知识表示,用于捕捉特定行业的知识和模式,例如供应链管理中的物流网络或医疗领域的疾病诊断路径。它可以帮助AI在特定领域内做出更明智的决策。
  2. 目标导向进化

    • 任务拆解:将复杂任务分解为一系列可操作的小步骤,使AI能够逐步解决问题。这通常涉及规划和推理算法,确保AI能够按照逻辑顺序执行任务。
    • 策略迭代:AI通过学习和改进其策略来优化目标达成。这可能涉及到强化学习,其中AI在每次交互后更新其策略,以最大化奖励。
    • 过程反思:AI系统能对其行为进行自我评估和反馈,以识别错误并学习如何避免它们。这是深度学习和自我监督学习的一部分,有助于提高性能。
  3. 感知-决策闭环

    • 多模态环境理解:AI能够处理和理解来自不同感官输入(如视觉、听觉、触觉等)的信息,以全面理解其环境。
    • 实时推理:在接收到新数据时,AI能够快速地进行推理和决策,这对于实时应用(如自动驾驶或机器人控制)至关重要。
    • 行业行动链:这是指AI在特定行业中可能需要执行的一系列动作或决策流程,例如在零售业中,可能包括从库存管理到客户推荐的一系列步骤。