NeuralAgent 是一种基于神经网络的智能代理系统，旨在模拟人类决策过程中的复杂行为。它由多个组件构成，包括规则（Rules）、代理（Agents）和协作代理（Collaborating Agents），这些组件共同工作以实现智能决策和行为。
NeuralAgent 的核心概念
- 规则（Rules）：
- 规则是 NeuralAgent 系统中负责决策的基本单位。每个规则包含一个条件和一个动作，当条件被满足时，相应的动作将被执行。规则可以是独立的，也可以作为代理的一部分，与其他规则协同工作。
- 规则的条件可以是简单的布尔表达式，也可以是复杂的逻辑组合。例如，一个规则可能定义为“如果主机对象的状态发生变化，则执行某个动作”。
- 代理（Agents）：
- 代理是 NeuralAgent 系统中的基本实体，它们由一组规则组成，并具有本地记忆。代理可以是独立的，也可以与其他代理协作。代理通过监测其主机对象的变化来触发规则的执行。
- 代理的本地记忆允许它们在规则执行之间保持状态信息，从而实现更复杂的决策过程。
- 协作代理（Collaborating Agents）：
- 协作代理是代理的一种扩展，它们不仅能够管理规则，还能与其他代理建立协作关系。协作代理可以作为顾问（Consultants）或客户（Clients），与其他代理交换信息和建议。
- 例如，一个协作代理可以向其他代理请求建议，并根据收到的建议调整其行为。
NeuralAgent 的实现
NeuralAgent 系统主要使用 Smalltalk-80 环境实现，利用依赖机制来通知对象的变化并更新自身。系统中的各个类，如 NeuralAgentRuleActionSuggestion、NeuralAgentRuleComponent、NeuralAgentRuleCondition、NeuralAgentRuleAction、NeuralAgentRule、NeuralAgent 和 CollaboratingNeuralAgent，共同构成了 NeuralAgent 的核心架构。
- NeuralAgentRuleActionSuggestion：管理动作和建议，包括设置置信度权重和访问消息选择器。
- NeuralAgentRuleComponent：抽象父类，用于定义条件和动作的表达式。
- NeuralAgentRuleCondition：表示条件的类，包含测试方面的方法。
- NeuralAgentRuleAction：表示动作的类，包含执行动作的方法。
- NeuralAgentRule：规则类，包含条件和动作，并提供测试条件和应用规则的方法。
- NeuralAgent：独立的代理类，包含规则、规则方面、本地记忆和名称。
- CollaboratingNeuralAgent：协作代理类，继承自
NeuralAgent，添加了与其他代理协作的功能。
NeuralAgent 的应用场景
NeuralAgent 系统最初用于模拟动物行为，例如在 PetWorld 环境中，宠物通过简单的规则表现出复杂的行为。这种设计使得 NeuralAgent 能够处理复杂的决策问题，并在多个领域找到应用。
此外，NeuralAgent 也被应用于无人机僚机的自主运行。德国初创企业 NeuralAgent 公司正在为无人机配备小巧的本地运行算法模型，以实现无人机的自主运行，并通过多种通信渠道确保连接的永续性。这种应用展示了 NeuralAgent 在实际工程中的潜力。
NeuralAgent 的优势
- 模块化设计：NeuralAgent 的模块化设计使得系统易于扩展和维护。规则和代理的分离使得开发者可以独立地开发和测试各个组件。
- 灵活性：NeuralAgent 支持多种规则和代理的组合方式，允许开发者根据具体需求调整系统的行为。
- 高效性：通过依赖机制和规则的自动触发，NeuralAgent 能够高效地响应环境变化，并快速做出决策。
NeuralAgent 的局限性
尽管 NeuralAgent 具有许多优势，但它也存在一些局限性。例如，早期的 NeuralAgent 系统主要依赖于 Smalltalk-80 环境，这限制了其在现代编程语言中的应用。此外，NeuralAgent 的规则和代理设计较为复杂，需要较高的编程技能和对系统设计的深入理解。
总结
NeuralAgent 是一种基于神经网络的智能代理系统，通过规则和代理的协作实现复杂的决策和行为。它在多个领域找到了应用，包括动物行为模拟和无人机自主运行。尽管存在一些局限性，但 NeuralAgent 的模块化设计和灵活性使其成为一种有潜力的智能系统框架