从基础功能到自主决策, Agent 开发进阶路怎么走?

Agent 开发进阶路线

基础功能开发
  • 环境感知与数据采集:传感器集成、数据预处理(滤波、归一化)、多模态数据融合
  • 简单规则引擎:基于if-then的逻辑决策树、状态机实现基础行为控制
  • 基础交互能力:语音识别/TTS集成、基础对话管理(有限状态自动机)
模块化能力构建
  • 功能解耦设计:消息总线架构(ROS/RabbitMQ)、微服务化能力组件
  • 认知能力增强:意图识别(BERT/GPT微调)、实体抽取(CRF/SpaCy)
  • 记忆系统实现:向量数据库(FAISS/Pinecone)、时序数据库(InfluxDB)
学习能力引入
  • 监督学习应用:行为克隆(Behavioral Cloning)、Dagger算法
  • 强化学习基础:Q-Learning/Policy Gradient在离散动作空间的应用
  • 模仿学习实现:GAIL框架、逆强化学习(IRL)
自主决策系统
  • 分层决策架构:HTN规划器、行为树(Behavior Tree)扩展
  • 不确定性处理:贝叶斯网络、部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)
  • 多Agent协同:博弈论应用(Nash均衡)、联合行动学习(JAL)
持续进化机制
  • 在线学习系统:经验回放缓冲(PER)、模型热更新策略
  • 自我评估模块:基于因果推理的故障诊断、对抗样本检测
  • 知识蒸馏框架:教师-学生模型、跨任务迁移学习
工程化部署考量
  • 实时性保障:计算资源分配(CUDA MPS)、优先级调度算法
  • 安全防护体系:沙箱隔离、动作验证(形式化验证)
  • 监控可视化:决策轨迹回放、注意力热力图可视化
前沿方向扩展
  • 神经符号系统:混合架构(DeepProbLog)、可微分逻辑层
  • 世界模型构建:Stochastic Latent Actor(SLAC)框架
  • 具身智能研究:物理仿真(NVIDIA Isaac Gym)、多模态具身学习
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