智能体技术

Agent · RL · Planning

问题定义

智能体（Agent）指能自主感知环境、决策行动并实现目标的 AI 系统。核心问题包括：环境建模与感知、序列决策与规划、学习与泛化、多智能体协作、以及人机协同。

核心算法

强化学习 (RL)

通过环境奖励信号学习最优策略。Q-Learning 基于值函数估计，Policy Gradient 直接优化策略参数，Actor-Critic 结合两者优势。

Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ maxa' Q(s',a') - Q(s,a)]
其中 α 为学习率，γ 为折扣因子

深度 Q 网络 (DQN)

将 Q-Learning 与深度卷积网络结合，通过经验回放和目标网络稳定训练，在 Atari 游戏上达到人类水平。

L(θ) = E_{(s,a,r,s')∼U(D)} [(r + γ maxa' Q(s',a';θ⁻) - Q(s,a;θ))²]
目标网络 θ⁻ 定期从在线网络 θ 复制参数

近端策略优化 (PPO)

Trust Region 策略梯度方法，通过裁剪机制限制策略更新幅度，兼顾稳定性和样本效率。

L^CLIP(θ) = Et [min(r_t(θ)A_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε)A_t)]
其中 r_t(θ) = π_θ(a_t|s_t) / π_θ_old(a_t|s_t)，ε 通常取 0.2

多智能体系统

研究多个智能体的协作与竞争。合作型通过共享奖励或通信协同；竞争型如 Self-Play；混合型涉及博弈论分析。

合作：r_shared = Σ_i r_i（共享奖励）
竞争：minimax 策略，r_i = -r_j（零和博弈）

LLM Agent

基于大语言模型的智能体，具备工具使用（Tool Use）、长期记忆（Memory）、多步规划（Planning）能力。

ReAct: Thought → Action → Observation → ... → Final Answer
Tool Use: Agent 调用外部 API/函数获取信息或执行操作

算法复杂度分析

算法 时间复杂度 空间复杂度 备注
Q-Learning O(|S| × |A|) per update O(|S| × |A|) |S| 状态数，|A| 动作数
DQN O(batch_size × d_model) O(|Q-network| + |Replay|) 深度网络前向/反向传播
PPO O(n_steps × batch_size × d_model) O(n_steps × d_model) n_steps 为收集的样本步数
MCTS O(b^d) O(b × d) b 为分支因子，d 为搜索深度
LLM Agent (推理) O(tokens × d_model × n_layers) O(context × d_model) 每次 LLM 调用

工程实践指南

强化学习训练

LLM Agent 开发

常见问题与解决

开源项目

Hugging Face Transformers

提供 RLHF、Agent、Tools 调用等 LLM Agent 开发能力，支持 OpenAI、Anthropic、Cohere 等多种模型。

LangChain / LangGraph

模块化 Agent 开发框架，支持 Chains、Agents、Memory、Tool calling，可构建复杂的多步骤推理与执行流程。

AutoGen

微软开源的多智能体对话框架，支持多 Agent 协作、代码执行、工具调用，适用于复杂任务分解与求解。

OpenAI Gym

强化学习环境标准接口，提供 Classic Control、Atari、MuJoCo 等数百个基准环境，是 RL 算法评估的基础工具。

PettingZoo

多智能体强化学习环境库，继承 Gym API 设计，提供合作、竞争、混合场景的并行环境。

参考文献