Hello-Agents第一章习题

[Lucy-cao]

1. caseA属于反应式智能体，它是基于工程师已经设计到的条件-行动进行决策的，没有自主规划的能力。
   caseB属于基于模型的反应式智能体，它能够检测到外部世界的状态，理解并构建外部世界的模型，基于环境做出决策。
   caseC属于规划式智能体，也是基于效用的智能体，具备一定的思考能力和长远规划的能力，会考虑未来如何走是最优策略。
   caseD属于混合式智能体，查询订单信息、分析问题原因是思考的过程，提供解决方案是思考的结果，并能够安抚用户情绪是通过观察做出安抚的反应，所以属于混合式智能体。

2. Performance性能度量：①用户能够达到既定的健身目标。②训练计划是适合不同健身基础的用户的。③动作指导标准，降低运动损伤率。④饮食建议合理，能够为用户的目标服务。
   Environment环境：①物理环境：用户所处的运动场所。②用户身体：生理状态（心率、血氧、动作形态等）和心理状态（动力、疲劳感）。③用户设备：可穿戴设备等。④数据平台：保存用户运动、饮食等数据的云端服务器。
   Actuators执行器：①生成训练计划给用户查看。②监测用户的生理数据和健身过程的运动形态，展示给用户。③提供语音指导，如果不标准则给出纠正动作的提示。④展示训练效果和饮食建议。
   Sensors传感器：①可穿戴设备监测用户心率、血氧等数据。②视觉传感器捕获用户的运动形态，并进行计算机视觉分析。③用户输入数据：健身目标、心理状态、疼痛反馈等。④周围的环境：地理位置、海拔信息等。
   部分可观察：用户的健身目标、通过可穿戴设备监测到的身体数据、训练动作的形态都是可以观察的。
   随机性和动态性：①用户的生理数据指标是随机性和动态变化的，当心率过高或者血氧过低，需要及时提醒用户休息。②用户的运动形态也会在过程中不断变化，智能体需要根据变化去判断动作是否标准，如果不标准，需要及时的纠正。

3. ①方案A：优点：按照既定的目标条件执行，不会出错，能够快速响应结果；缺点：缺乏一定的灵活性。
   方案B：优点：自动根据用户的历史行为判断是否可以退款，对于优质客户而言，不再需要等审批，体验较好，具备很强的灵活性。缺点：对于一些需要严格把关退款的特殊商品或者金额较高的商品，可能出现机器误判的情况，对公司造成一定的损失。
   ②Workflow适用场景：商品价值较高或者特殊商品之类的退款需要人工审核。Agent适用场景：普通商品且商品价值不高，客户历史购买行为较好时，可以使用Agent。
   我倾向于两者结合起来使用。
   ③可以将两者结合。首先通过智能体判断商品的情况和用户的情况，如果涉及到特殊商品或者商品金额较大，则交由工作流让人工介入做出判断。

4. ①在每一次给出推荐的结果时，提醒用户做出反馈对此结果是满意还是不满意，将用户的反馈记录下来，加入到下一次对话时的输入词中，这就相当于智能体有了记忆的功能。
   ②这需要联网调用API查询景点门票的余额情况，如果查询到售罄，那么通知智能体生成备选方案。
   ③在提示词中可以加入提示语：如果用户连续拒绝3个推荐，那么一方面可以总结用户拒绝的景点类型，尽量避免此类，推荐其他类型的景点，同时也可以询问客户对哪类景点更感兴趣，后续以此作为着重推荐类型。

5. 以医疗诊断助手为例，当接收到一个患者时，需要获取到患者的不适描述，之前做的各种检查报告，由系统1快速初筛，判断大致是哪种类型的疾病，如果是普通的病例，那么就直接输出诊断结果；
   如果是碰到复杂的或罕见的疾病，那么需要启动系统2，对检查报告中更详细的指标做出分析，也有可能需要调用最新的研究报告，判断是否是罕见疾病，慢慢推理出所患疾病，并给出针对性的解决方案。

6. ①智能体是基于上下文根据概率去判断后续可能输出的内容的，只要是概率问题，就会存在误判；另一方面，互联网上信息繁杂，不一定所有的信息都是真实的，如果用于训练的数据源不准确，那么模型产出的结果也会是不正确的。
   ②智能体可能会陷入死循环中，如果没有得到应有的答案，可能会一直循环，无法停止。
   ③仅仅使用准确率是不够的，准确率只能够对已有数据集进行验证准确率，但是无法确保对于未知的内容适用成都，需要更加完整的框架去评估智能程度。
   效能与可靠性： 准确率只是一个起点。需要更关心它的召回率和在不同场景中的鲁棒性。
   效率： 计算需要多少时间和内存，目标结果与计算耗用资源之间是否平衡。
   泛化性： 是不是可以对其他未被纳入训练集的数据也能够有较好的结果。
   推理能力： 能否体现了其因果推理能力，让用户可视化推理的过程。
   交互性： 它给出的建议是否被用户接纳，用户所输入的内容，是否可以作为后续提供建议的基础。

[jerryoung]

我感觉caseA 不是智能体哈

[huangyao1021]

我也觉得

[efframia]

我也觉得，智能体的定义里是要有“自主性”，超算我觉得是跟机械臂一样属于执行器

[z448577223]

+1

[PurelyRookie]

+1,智能体定义就需要自主性

[wuqi39]

反应式智能体的核心要素：必须具备感知环境和作用于环境的能力，通过 “条件 - 行动” 规则直接响应（计算机的指令流程不可视为智能体的条件 - 行动模式），caseA不算反应式智能体

[Linshijing]

智能体通过理解用户意图去自主选择工具，那如果这个工具没有，比如查询天气的这个函数没有提供给他，他就不能自己写一个函数去查天气吗？如果是这样，就是提前提供一大堆工具，如果是开发通用性智能体。