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人工智能6大核心赛道深度解析（第4页）
- 趋势：
- 垂直化、场景化：AI应用会越来越聚焦于具体的行业场景，解决更细分的问题，而不是追求“大而全”。
- 轻量化、低代码：为了降低AI应用的使用门槛，会出现更多轻量化的AI工具和低代码平台，让不懂AI技术的普通人也能开发简单的AI应用。
- 与实体经济深度融合：AI应用会从互联网领域向制造业、农业、能源等实体经济领域渗透，真正成为推动产业升级的核心动力。
三、AI智能体：人工智能的“自主进化体”
AI智能体是人工智能领域最具想象力的赛道之一，它代表了**“AI从工具向自主个体的进化”**。
1. 什么是AI智能体？
简单来说，AI智能体是**“能在环境中自主感知、决策、行动，并通过学习不断优化策略的AI系统”**。它有几个关键特征：
- 自主性：不需要人类的直接干预，能自己做决策。
- 环境交互性：能感知周围的环境，并对环境的变化做出反应。
- 学习进化性：能从与环境的交互中学习经验，不断改进自己的行为策略。
举个例子，一个游戏里的AI角色，如果能自己观察游戏画面（感知）、决定往哪走、和谁战斗（决策）、并从战斗结果中学习（进化），那它就是一个智能体。
2. AI智能体的技术构成
- 感知模块：负责收集环境信息，相当于智能体的“眼睛”“耳朵”。比如在虚拟环境中，可能是读取游戏画面、声音数据；在现实环境中，可能是通过摄像头、传感器收集数据。
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- 决策模块：是智能体的“大脑”，负责根据感知到的信息做出行动决策。这部分通常由强化学习算法、规划算法等构成。
- 行动模块：负责执行决策，相当于智能体的“手脚”。在虚拟环境中，可能是控制游戏角色的移动、攻击；在现实环境中，可能是控制机器人的电机、舵机运动。
- 学习模块：负责从行动结果中学习，更新决策策略。强化学习是最常用的学习方法，通过“奖励-惩罚”机制让智能体逐渐学会最优策略。
3. AI智能体的应用场景
- 游戏与虚拟世界：
这是智能体最成熟的应用领域之一。除了前面提到的AlphaGo，还有很多游戏公司用智能体来打造更智能的NPC，让游戏更具挑战性和趣味性。比如在开放世界游戏中，智能体控制的NPC能形成复杂的社会关系，自主进行贸易、战斗、探索。
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