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基于效用的代理通过考虑目标和结果的期望来进一步做出决策。他们评估选项并选择最大化效用函数的行动，效用函数衡量结果的可取性。

这些药物在平衡短期和长期结果方面表现出色。他们的计划是比较可能的行动并选择最实用的行动，使它们能够灵活地执行需要优化和适应性的任务。

预期效用假设是解释基于效用的主体如何在不确定情况下做出决策的简单方法。它指出，代理人应该选择最大化预期效用的行动，同时考虑正确尝试的概率和结果的可取性。这种方法使得基于效用的代理在需要进行权衡的复杂情况下特别有效。

关键部件
效用函数：衡量代理人对不同结果的满意度的数学函数
偏好：代理的优先级和权衡
决策算法：最大化效用的行动
示例：基于实用程序的代理用于基于 香港数据 人工智能的财务咨询系统，例如机 器人顾问。它分析您的财务目标、风险承受能力和当前市场趋势，以推荐风险最小的最佳投资策略。

优点
在不确定的环境中保持灵活性
能够同时管理多个目标
适应不断变化的优先事项和条件
5. 学习代理
随着时间的推移，学习代理通过从环境、经验和交互中学习来适应和提高其性能。他们从最少的知识开始，并随着收集更多数据而完善他们的行为。

这些人工智能代理利用反馈来完善他们的模型和预测，使他们能够做出更明智的决策，并随着时间的推移，更有效地进行计划。

机器学习是这些智能代理的核心，使它们能够识别模式、做出预测并完善其行为。监督学习、无监督学习和强化学习等技术使这些代理能够有效地适应新的挑战和环境。

关键部件
学习元素：专注于根据新数据提高代理绩效
**性能元素：使用代理的当前知识执行任务
关键：评估代理的行为并提供反馈
问题生成器：建议探索性行动以改善学习
示例：通过用户交互进行改进的人工智能聊天机器人是一个学习代理。它的响应最初可能是有限的，但它会从用户输入中学习，随着时间的推移提供更准确和有用的响应。

优点
随着时间的推移不断改进
适应新环境和挑战
减少手动更新和编程的需要
另请阅读： 如何在运营管理中使用人工智能（用例和工具）