笔者正在学习AI的入门阶段，在人工智能产品经理的道路上，还有很多知识需要学习。

前言：我是一名PC/移动互联网的产品经理，现在正在努力转型进入人工智能领域。本篇文章总结了一个刚刚学习到的AI产品设计框架，框架中整合了很多目前AI方面的知识体系。也许这个设计框架能够给想学习AI的朋友们一个知识框架，也就是学习AI到底都要学习哪些知识的一个框架，希望借此文章能够给大家抛砖引玉，与大家共同学习。

　　本文分为两个主要章节。首先，从基础概念的角度给大家介绍一下这个产品设计框架。第二章则使用了一个小示例来讲解如何应用框架。

　　简单Agent

　　一、AI产品设计框架基础知识

　　如上图，这就是本篇要讲解的AI产品设计框架。其中左侧的Agent就是今天的主角，可以称为“学习的基于效用的Agent”。这个名称中包含了三个部分，我们就先来解释一下这三个部分：

　　Agent：能够行动的某种东西。(第二章示例所讲解的Agent，对应的就是一个可以自主玩牌的Agent)。

　　学习的Agent：可以简单理解为可以自主学习自我升级的Agent。

　　基于效用的Agent：可以简单理解为此类Agent在选择执行的行为时，总是选择期望能得到最大化收益的行为。

　　上图中右侧的是环境，也就是Agent所处的环境，可以理解为Agent的外部环境。这个环境可以是真实环境，也可以是网络虚拟环境。

　　Agent可以通过传感器来感知环境的当前情况，通过执行器对环境产生影响。举个例子：假如一个机器人Agent，就是将摄像头或麦克风作为传感器来获取图像与声音，将机器手臂与机器腿作为执行器来进行特的定操作与移动物理位置。再比如微软的聊天机器人小冰也是一个Agent，只不过所处的环境是网络，他通过获取文字输入的接口作为传感器，通过发送回复信息的接口作为执行器。

　　已经讲解了最基本的一个Agent的结构情况，如果说想让Agent在环境下运行，那么首先要做的事情就是定义环境。

　　1.1 环境定义

　　Agent都会有其需要完成的任务，在设计Agent时，第一步就是尽可能完整地详细说明任务环境。任务环境的定义内容包括：性能度量、环境以及Agent的执行器与传感器，称之为PEAS描述(Performance(性能度量)，Environment(环境)，Actuators(执行器)，Sensors(传感器))。我们通过以下描述来理解各个定义内容：

　　1)Agent在其所处的环境中，通过传感器收集感知信息，形成Agent内部的感知序列。

　　2)Agent在其所处的环境中，针对感知信息会生成一个行动序列，并由执行器完成。

　　3)一个理性Agent，对每一个可能的感知序列，根据已知的感知序列和Agent具备的当前知识信息，选择能使其性能度量最大化的行动。

　　下面给出一个示例：

定义好环境，我们就要回到对主体Agent的设计上来了。

　　1.2 基于效用的Agent的设计

　　基于效用的Agent

　　上图就是基于效用的Agent的设计框架。其中，矩形表示Agent决策处理过程，椭圆形表示对应处理过程所中用到的背景知识信息。

　　下面我们将按照Agent的处理顺序依次说明每一个处理步骤的具体处理方法，并且会说明每一个步骤为下一步骤所输入的信息。

　　以上已经完成了对一个基于效用的Agent的设计描述。但真的一个智能Agent就这样就完成了么?如果对于一个不能自主学习并进化系统逻辑的Agent，还不能称其为智能化的。那么我们只需将上述的Agent设计加入一个能够学习的环境中即可。接下来我们看看能够学习的基于效用的Agent是如何设计的吧。

　　1.3 学习的基于效用的Agent的设计

　　学习Agent可以被划分为4个概念上的组件：学习组件、性能组件、评判组件、问题产生器。在此部分中的性能组件，就是“学习的基于效用的Agent”中“基于效用的Agent”的整体。设计框架如下图所示：

　　学习Agent

　　下面将对于除性能组件外的其他组件进行简单说明：

　　1.学习元件：利用来自评判元件的反馈评价Agent做的如何，并确定应该如何修改性能元件以便将来做得更好。