AI 智能体根据功能差异可分为以下五类：
1. 简单反射智能体
仅根据当前感知信息做出即时反应，无历史数据依赖。例如工业质检设备实时检测产品缺陷并触发警报。
2. 基于模型反射智能体
构建环境模型并结合历史数据进行预测决策。如自动驾驶系统通过路况模型规划路径。
3. 基于目标智能体
以预设目标为导向，综合环境信息制定策略。典型应用为智能家居自动调节室温或光照。
4. 实用型智能体
在目标驱动中加入成本效益分析，例如物流系统优化配送路线以降低时间和燃油消耗。
5. 学习型智能体
通过强化学习不断优化行为，如客服系统在交互中提升语义理解和响应准确性。
二、核心技术支持
AI 智能体的实现依赖以下关键技术：
感知技术：通过传感器（如摄像头、雷达）捕捉环境数据，实现视觉、语音等多模态信息采集。
决策算法：
符号回归与神经微分方程用于科学规律发现（如 Al Feynman 系统）；
强化学习结合大语言模型（LLM）实现自主科研探索；
神经网络（CNN、MLP）支持图像识别与复杂决策。
执行器技术：将决策转化为物理动作，如机器人操控机械臂完成装配。
三、应用领域与典型案例
1. 智能家居
通过温度、光线传感器联动空调与照明系统，实现环境自动化调节。
2. 自动驾驶
整合多传感器数据，实时规划路径并规避障碍，提升行车安全。
3. 医疗诊断
AI 健康管家基于百灵大模型分析医学影像，辅助医生识别病灶。
4. 工业制造
智能质检设备快速识别产品缺陷，结合预测性维护优化生产线效率。
5. 科学研究
AI 科学家系统（如 Al Poincare）从数据中自动提取物理守恒定律。
四、未来趋势
随着大模型与多模态技术的融合，AI 智能体将实现更高层级的自主性与跨领域协作能力，例如参与科研全流程（从实验设计到论文撰写），以及适应开放式环境的终身学习机制。
