第一章
学习笔记
PEAS 模型：
- 性能度量(Performance)
- 环境(Environment)
- 执行器(Actuators)
- 传感器(Sensors)
智能体的运行机制：
课后问答
智能健身教练的PEAS
- P：帮助用户安全、高效、持续地达成健身目标
- E：用户、设备、训练场景、饮食与生活习惯等构成的真实环境
- A：语音指导、动作纠正、计划调整、饮食建议
- S：可穿戴数据、动作数据、用户输入、历史记录
它的任务环境特性主要是：部分可观察、随机、序贯、动态、连续、以单智能体为主。
电商公司考虑两种方案来处理售后退款申请
- 方案 A（Workflow）
- 优点是规则清晰、执行稳定、容易审计和控制风险，适合处理标准化、高频、规则明确的退款申请；
- 缺点是灵活性差，遇到复杂或特殊情况时容易僵化。
- 方案 B（Agent）
- 优点是能理解政策、结合用户历史和商品状态进行综合判断，更适合复杂、边界模糊、需要个性化处理的场景；
- 缺点是可控性较弱，成本更高，也更难审计。
- 一般来说，规则明确、强调一致性和合规性时，Workflow 更适合；场景复杂、例外较多、需要智能判断时，Agent 更有优势。如果我是负责人，我会优先选择 Workflow 作为基础方案。
- 同时也存在更好的 方案 C：将两者结合。简单、低风险案例走 Workflow 自动处理，复杂、高风险案例交给 Agent 辅助分析或转人工审核，这样能兼顾效率、灵活性和风险控制。
智能旅行助手功能扩展
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AI思考：
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个人思考：加一个白名单黑名单概念，通过每一轮的Memory/Reflection分析，将用户偏好/不喜欢写入白/黑名单（黑白名单概念层级要保持一致）。下次循环将黑白名单喂给LLM
