AI 代理（AI agents）一直是人工智能（AI）科学界数十年来的研究热点。AI 代理是一种能够感知环境、进行推理并自主行动的软件实体，使其能够自动化处理那些需要持续决策、执行任务，甚至与其他 AI 代理进行沟通的复杂工作。
AI 代理与自主系统是同一回事吗？这取决于我们对“自主”（autonomous）的定义：有些 AI 代理可以被视为自主系统，特别是在预定义环境中独立运行的代理，而另一些则可能需要人类的定期干预。
近年来，“Agentic AI”（代理型 AI）这一术语也逐渐进入人们的视野。它指的是 AI 系统的一种进化形式，具有更高的自主性和适应性，意味着它们可以解决更复杂的任务，持续从经验中学习，并处理海量数据以优化自身性能。
目前，无论是自主 AI 代理还是代理型 AI 系统，都已广泛应用于多个领域，例如：
高级聊天机器人，用于客户支持；自动驾驶，用于导航和环境感知；金融与物流领域的流程自动化；视频游戏行业，其中 NPC（非玩家角色）正越来越多地采用 AI 驱动的行为模式。所有这些应用都有一个共同点：它们都依赖海量数据进行分析和学习。因此，在 AI 代理和自主系统与数据科学之间架起桥梁的过程中，一个有趣的问题浮出水面： 数据科学家应该了解哪些与 AI 代理相关的知识？如何利用这些技术来优化数据科学驱动的解决方案？
AI 代理与自主系统的核心概念和关键主题在接下来的讨论中，我们将列出数据科学家在 AI 代理和自主系统领域应该重点关注的五大知识子领域：
1. 代理架构与决策机制AI 代理的设计有多种框架，例如 反应式架构（Reactive）、推理式架构（Deliberative） 和 混合架构（Hybrid）。同时，理解 AI 代理的决策过程同样重要，包括自动规划（Automated Planning）、推理（Reasoning）和目标导向行为（Goal-Directed Behavior）。数据科学家如果掌握这些知识，就能更好地构思智能代理，使其能够自主执行数据科学流程，如数据处理、数据驱动决策和行动，从而减少人为干预，提高数据驱动场景下的效率。
2. 多智能体系统与通信如果单个 AI 代理可以自主分析数据并执行任务，那么多个 AI 代理在共享环境中相互协作、沟通和谈判将更加引人入胜！数据科学家在这一领域需要重点学习的内容包括 多智能体通信协议 和 分布式问题求解。多智能体系统在解决大规模、分布式数据科学问题方面具有重要意义，例如：物流网络优化、个性化推荐系统优化，以及更智能的智慧城市解决方案。
3. 强化学习在自主系统中的应用强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要子领域，研究 AI 代理如何通过试错（Trial and Error）学习最优策略。数据科学家需要掌握不同类型的强化学习算法，使 AI 系统能够基于奖励优化行动序列。强化学习在 导航、机器人技术和游戏 AI 领域应用广泛。掌握这些技术，数据科学家可以开发能够从反馈中动态改进的系统，如 预测性维护（Predictive Maintenance） 和 自适应定价模型（Adaptive Pricing Models），这些都属于实时数据科学问题。
4. 环境建模与仿真在将 AI 代理部署到现实世界之前，通常需要在受控环境中测试其行为。这就要求数据科学家学习如何 构建和使用仿真环境 来测试 AI 代理，并掌握 数字孪生（Digital Twin）等工具，以模拟现实世界的复杂性。通过这些技能，数据科学家能够在无风险环境下进行原型设计和测试，确保系统在不可预测的现实环境中具备稳健性。
5. 适应性与终身学习随着数据的持续收集和不断变化，数据科学家需要理解 AI 代理如何从新数据和经验中不断学习并调整其行为，而无需从零开始重新训练。在线学习（Online Learning）、迁移学习（Transfer Learning）和自主改进系统（Self-Improving Autonomous Systems） 是数据科学家需要重点掌握的技术，尤其是在 个性化推荐、欺诈检测和医疗诊断 等需要持续优化的应用领域。
总结：数据科学家为何要关注 AI 代理？本文探讨了 AI 代理和自主系统的多个核心概念，并重点介绍了数据科学家需要关注的五大关键知识领域。
随着 AI 代理、自主系统以及其最新进化形态 "Agentic AI" 被越来越多地应用于 生成式 AI（Generative AI） 和 大语言模型（LLMs） 等数据驱动系统，AI 代理的能力正不断突破边界。
对于数据科学家而言，掌握这些与 AI 代理相关的知识，不仅有助于保持对 AI 领域最新进展的跟进，还能帮助他们更有效地利用 AI 技术，构建更智能、更高效的数据科学解决方案。
