文章目录
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- 前言
- 一、先搞懂：决策模块的本质------"输入信息→输出选择"
- 二、决策模块的3个关键步骤（通俗版拆解）
- 三、代码实战：写一个"奶茶选购Agent"的决策模块
- 四、常见的决策"思路"（Agent的3种"思考方式"）
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- [1. 规则式决策（最直接）](#1. 规则式决策（最直接）)
- [2. 目标导向决策（有明确方向）](#2. 目标导向决策（有明确方向）)
- [3. 学习式决策（会"总结经验"）](#3. 学习式决策（会“总结经验”）)
- 五、总结：决策模块的核心是什么？
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前言
各位小伙伴，上一节我们聊了感知模块，Agent能"看到"周围的信息了对吧？但光看不行啊，就像咱们看到美食，得想"吃不吃、怎么吃"；看到路口，得想"往左走还是往右走"------这就是决策模块要干的活儿！
今天咱们就扒一扒Agent的"大脑核心"：决策模块到底是怎么帮Agent"思考问题"的？全程大白话，不搞复杂公式，还会带大家写个简单的决策代码，看完你就懂啦～
一、先搞懂：决策模块的本质------"输入信息→输出选择"
咱们先举个生活例子：你家小孩（或者你自己）早上起床，面临两个选择：
- 选项A：先刷牙再吃早饭
- 选项B：先吃早饭再刷牙
这时候你会怎么"决策"？肯定是先想："哪个更健康？""有没有时间？"------其实Agent的决策模块也是这么干的！
它的核心逻辑超简单：
- 接收"感知模块"传来的外部信息（比如"现在是早上7点""牙刷在卫生间""早饭在桌子上"）；
- 结合自身的"目标"（比如"要健康""要准时上学"）；
- 经过一套"思考规则"，最终选出一个"最优动作"（比如"先刷牙再吃早饭"）。
用一句话总结：决策模块就是Agent的"指挥官"，根据"看到的情况"和"想要的目标"，拍板"接下来该干啥" 。
二、决策模块的3个关键步骤（通俗版拆解）
咱们用"Agent帮你买奶茶"这个场景，一步步看它是怎么决策的：
步骤1：明确目标（知道"要啥"）
首先得让Agent知道"最终要达成什么"------目标可以是明确的，也可以是有优先级的。
比如买奶茶的目标：
- 核心目标：买到"三分糖、加珍珠"的珍珠奶茶；
- 次要目标：价格不超过20元；
- 底线目标：15分钟内拿到。
Agent的目标通常是咱们提前设定的，就像给小孩说"去冰箱拿一瓶牛奶"，目标越明确，决策越简单～
步骤2：分析现状（知道"有啥条件"）
这一步是拿感知模块的信息来"算账"------哪些条件满足，哪些不满足，有哪些可选方案。
比如Agent买奶茶时，感知到的信息：
- 附近有3家奶茶店：A店（距离500米，三分糖珍珠奶茶18元，需等10分钟）、B店（距离300米，只有全糖珍珠奶茶15元，需等5分钟）、C店（距离1公里，三分糖珍珠奶茶22元，需等8分钟）；
- 你现在的状态：只有20元，赶时间。
这时候Agent会把这些信息整理成"可选方案+约束条件"，就像咱们列清单一样～
步骤3：执行规则（选出"最优解"）
这是决策的核心！Agent会按照提前设定的"规则"，从可选方案里挑最好的。
比如买奶茶的规则：
- 先满足核心目标（三分糖+珍珠），不满足的直接排除；
- 再满足次要目标（价格≤20元）；
- 最后满足底线目标（时间≤15分钟）。
咱们一步步算：
- 排除B店（只有全糖，不满足核心目标）；
- 排除C店（价格22元，超预算）；
- 剩下A店：满足所有目标→选A店！
你看，Agent的决策过程和咱们平时做事的逻辑几乎一样，只是它更"死板"------严格按照规则来，不会像人一样临时变卦～
三、代码实战：写一个"奶茶选购Agent"的决策模块
光说不练假把式，咱们用Python写个简单的决策代码，一看就懂！
python
# 1. 定义目标和规则（提前设定好）
target = {
"core": ["三分糖", "珍珠"], # 核心目标
"secondary": "price <= 20", # 次要目标
"bottom_line": "time <= 15" # 底线目标
}
# 2. 感知模块传来的现状（可选奶茶店信息）
milk_tea_shops = [
{"name": "A店", "sugar": "三分糖", "topping": "珍珠", "price": 18, "time": 10},
{"name": "B店", "sugar": "全糖", "topping": "珍珠", "price": 15, "time": 5},
{"name": "C店", "sugar": "三分糖", "topping": "珍珠", "price": 22, "time": 8}
]
# 3. 决策模块核心逻辑：筛选最优方案
def decision_module(shops, target):
best_choice = None
# 遍历所有可选方案
for shop in shops:
# 第一步：满足核心目标
core_ok = all(requirement in [shop["sugar"], shop["topping"]] for requirement in target["core"])
if not core_ok:
continue # 不满足核心目标，直接跳过
# 第二步：满足次要目标（价格）
secondary_ok = eval(f"{shop['price']} {target['secondary'].split(' ')[1]} {target['secondary'].split(' ')[2]}")
if not secondary_ok:
continue
# 第三步：满足底线目标（时间）
bottom_line_ok = eval(f"{shop['time']} {target['bottom_line'].split(' ')[1]} {target['bottom_line'].split(' ')[2]}")
if bottom_line_ok:
best_choice = shop
break # 找到满足所有条件的，直接返回
return best_choice
# 4. 执行决策
result = decision_module(milk_tea_shops, target)
print(f"Agent的决策结果：去{result['name']}买奶茶！")
print(f"理由：满足{target['core'][0]}+{target['core'][1]}，价格{result['price']}元（≤20元），等待{result['time']}分钟（≤15分钟）")运行这段代码，输出结果就是：
Agent的决策结果：去A店买奶茶！
理由：满足三分糖+珍珠，价格18元（≤20元），等待10分钟（≤15分钟）是不是超简单？这个代码就是决策模块的"简化版"------实际的Agent决策模块会更复杂（比如考虑多个目标冲突、不确定因素），但核心逻辑和这个一样：按规则筛选最优解～
四、常见的决策"思路"（Agent的3种"思考方式"）
不同的Agent，决策逻辑也不一样，就像有的人做事果断，有的人喜欢犹豫～ 咱们介绍3种最常见的：
1. 规则式决策（最直接）
就像咱们刚才写的奶茶代码------提前定好"if-else"规则，Agent照着执行。
- 优点：简单、速度快，容易理解；
- 缺点：不够灵活，遇到没见过的情况就"懵了"（比如奶茶店出了"五分糖"，规则里没写，就没法决策）；
- 适用场景：简单任务（比如自动回复、简单筛选）。
2. 目标导向决策（有明确方向）
Agent知道最终要达成的"目标"，会主动寻找"能实现目标的路径"。
比如：Agent的目标是"帮你找到最近的咖啡店"，它会先查附近的咖啡店位置，再算距离，最后选最近的------哪怕中间遇到"修路"（突发情况），也会重新规划路径。
- 优点：灵活，能应对突发情况；
- 缺点：需要提前明确目标，计算量比规则式大；
- 适用场景：复杂任务（比如导航、智能助手）。
3. 学习式决策（会"总结经验"）
这种Agent最厉害------它没有固定的规则，而是通过"学习"慢慢总结经验，越用越聪明！
比如：Agent一开始不知道"三分糖奶茶卖得最好"，但它卖了100次奶茶后，发现选三分糖的客户最多，就会默认优先推荐三分糖------这就是机器学习的思路～
- 优点：超级灵活，能适应新环境；
- 缺点：需要大量数据学习，一开始可能会"犯错"；
- 适用场景：高级任务（比如推荐系统、自动驾驶）。
五、总结：决策模块的核心是什么？
其实不管是哪种决策方式，核心都离不开3件事：
- 知道"要啥"（目标）；
- 知道"有啥"（现状）；
- 知道"怎么选"（规则/学习经验）。
就像咱们教育小孩一样：告诉他们"要好好学习"（目标），让他们知道"自己现在的成绩"（现状），再教他们"怎么制定学习计划"（规则）------小孩就会慢慢学会"自己思考问题"～
下一节，咱们会聊Agent的执行模块：Agent如何"完成动作"（输出层，与外部系统交互的方式），比如奶茶Agent选了A店，怎么去买？记得持续关注哦！
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