從反射到規劃

在代理設計的演進中，我們從 反射式代理（根據簡單規則將感知直接對應到動作，例如「若前方汽車煞車，則啟動煞車」）過渡到 問題求解代理。反射式代理僅依賴當下情境運作，而問題求解代理是 基於目標。它們會考量行動的未來後果，以找出能滿足特定目標的動作序列。

• 反射式代理： $Action = Function(Percept)$
• 規劃代理： $Action\_Sequence = Search(State, Goal)$

原子狀態表徵

在這一基礎層級，代理採用 原子表徵。這意味著世界狀態被視為一個黑箱——一個對搜尋演算法而言內部結構不可見的單一節點。代理僅針對下列事項進行推理：

• 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 $s \in S_{goal}$ 是否成立的布林判斷。

問題求解迴圈

問題求解代理遵循一個明確的四步驟循環來探索環境：

1. 目標制定： 根據當前情境決定要追求的目標。
2. 問題制定： 將真實世界抽象為數學模型（狀態與動作）。
3. 搜尋： 模擬動作序列以找出 最優路徑。
4. 執行： 執行搜尋階段所發現的動作，不需再做進一步的思考（假設環境為靜態）。