AI小游戏课程

课程大纲（共 8 课时）

第 1 课时：智能体核心概念与认知

1. 什么是智能体
   • 定义：能够感知环境、自主决策、执行动作的实体（软件 / 硬件结合体）。
   • 核心特征：自主性、反应性、社会性、前瞻性。
2. 智能体的分类
   • 按结构分：简单反射型智能体、基于模型的反射型智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体。
   • 按应用场景分：对话智能体（聊天机器人）、工业巡检智能体、游戏智能体、推荐智能体等。
3. 典型应用案例
   • 客服对话机器人、自动驾驶决策模块、AI 游戏角色、智能家居控制中枢。

第 2 课时：智能体的核心架构

1. 智能体通用架构组成
   • 感知模块：负责采集环境信息（如文本输入、传感器数据、图像 / 语音信号）。
   • 决策模块：核心模块，根据感知信息和自身目标，通过规则、算法或模型输出动作指令。
   • 执行模块：将决策指令转化为具体行动（如输出文本、控制机械部件、调用 API）。
   • 记忆模块（可选）：存储历史数据、环境模型、经验知识，用于优化决策。
2. 架构设计原则
   • 模块化：各模块低耦合、高内聚，便于迭代升级。
   • 可扩展性：支持新增功能模块（如新增语音感知、多目标决策）。
   • 鲁棒性：能够应对环境中的噪声和异常数据。

第 3 课时：开发环境与工具准备

1. 基础开发环境搭建
   • 编程语言：Python（首选，生态丰富、库工具多）。
   • 环境配置：Anaconda（管理 Python 环境）、VS Code/PyCharm（代码编辑器）。
2. 核心库与工具介绍
   • 数据处理：NumPy、Pandas。
   • 规则引擎：PyKnow（基于 CLIPS 的 Python 规则库）。
   • 机器学习框架（可选）：Scikit-learn（传统机器学习）、TensorFlow/PyTorch（深度学习）。
   • 可视化工具：Matplotlib（用于环境状态和决策过程可视化）。
3. 实操：搭建 Python 开发环境，安装必备库

第 4 课时：简单反射型智能体搭建（规则驱动）

1. 简单反射型智能体原理
   • 基于条件 - 动作规则（IF-THEN） 工作，无记忆能力，仅根据当前感知到的环境状态触发动作。
   • 适用场景：环境简单、规则明确的任务（如自动回复机器人、简易温控系统）。
2. 开发步骤拆解
   1. 定义环境状态：明确智能体需要感知的关键信息（如用户输入的文本关键词、温度传感器数值）。
   2. 制定规则库：编写 IF-THEN 规则（例：IF 输入包含“你好” THEN 输出“您好！有什么可以帮您？”）。
   3. 编写感知模块：接收并解析环境输入（如文本分词、提取关键词）。
   4. 编写决策模块：匹配规则库，输出动作指令。
   5. 编写执行模块：执行动作并反馈结果。
3. 实操：搭建一个简易的关键词回复智能体
   • 需求：用户输入包含指定关键词时，智能体自动回复对应内容。
   • 代码实现：使用 Python 的 if-elif-else 语句构建规则库，完成输入输出交互。

第 5 课时：基于模型的反射型智能体搭建（增加记忆）

1. 基于模型的反射型智能体原理
   • 在简单反射型基础上增加环境模型和记忆模块，能够记录历史状态，处理部分不可观测环境问题。
   • 核心逻辑：感知当前状态 → 结合历史状态更新环境模型 → 根据模型和规则决策。
2. 记忆模块设计
   • 短期记忆：存储当前会话的交互记录（如列表、字典）。
   • 环境模型：简化的环境状态映射（如用字典记录 “用户已提问的问题类型”“环境的变化趋势”）。
3. 实操：升级关键词回复智能体，增加上下文记忆
   • 需求：智能体能够记住用户上一轮的问题，结合上下文回复（例：用户先问 “天气”，再问 “明天呢”，智能体回复 “明天的天气为 XX”）。
   • 代码实现：用字典存储上下文信息，决策时调用历史数据。

第 6 课时：智能体的决策优化（规则 + 简单算法）

1. 规则驱动的局限性
   • 规则数量多、维护成本高；无法处理复杂、模糊的环境状态。
2. 引入简单算法优化决策
   • 基于效用的决策：为每个动作设定效用值（收益），选择效用值最高的动作。
   • 示例：智能体在 “回复文本”“推荐链接”“转接人工” 三个动作中，根据用户问题的复杂度计算效用值，选择最优动作。
3. 实操：为智能体添加效用评估模块
   • 需求：根据用户输入的问题长度、关键词复杂度，判断回复策略的优先级。
   • 代码实现：设计效用计算函数，结合规则输出最优动作。

第 7 课时：智能体的测试与调试

1. 测试维度与方法
   • 功能测试：验证智能体是否能按预期完成任务（如输入指定关键词，是否输出正确回复）。
   • 鲁棒性测试：输入异常数据（如乱码、超长文本），检查智能体是否崩溃或给出合理反馈。
   • 性能测试：统计智能体的响应时间、决策准确率（适用于有标注数据的场景）。
2. 调试技巧
   • 打印日志：记录感知模块的输入、决策模块的规则匹配过程、执行模块的输出，定位问题。
   • 单元测试：对感知、决策、执行模块分别进行测试，排查模块内的错误。
3. 实操：测试已搭建的智能体，修复常见问题
   • 问题示例：关键词匹配冲突、上下文记忆混乱、异常输入无响应。

第 8 课时：智能体进阶方向与课程总结

1. 进阶方向拓展
   • 基于机器学习的智能体：使用监督学习 / 强化学习训练决策模型（如用强化学习训练游戏智能体）。
   • 多智能体系统（MAS）：多个智能体协同完成任务（如无人机编队巡检、多机器人协作搬运）。
   • 大模型驱动的智能体：结合 LLM（大语言模型）实现复杂的自然语言理解和决策（如 ChatGPT 插件、智能助理）。
2. 课程总结与项目规划
   • 回顾智能体搭建的核心流程：需求分析→架构设计→模块开发→测试优化。
   • 课后项目建议：搭建一个智能家居控制智能体（根据环境温度、光照强度，自动控制灯光、空调）。

课程实操项目（贯穿全课程）

最终项目：简易客服对话智能体

1. 项目需求
   • 能够识别用户的常见问题关键词（如 “产品价格”“售后政策”“发货时间”）。
   • 结合上下文记忆，处理用户的追问（如用户先问 “价格”，再问 “有优惠吗”，智能体关联回复）。
   • 对无法识别的问题，自动回复 “抱歉，我暂时无法解答，将为您转接人工客服”。
2. 项目验收标准
   • 功能完整性：完成上述所有需求。
   • 鲁棒性：输入乱码、超长文本时不崩溃。
   • 可扩展性：便于新增问题类型的规则。