“有几种类型的人工智能代理，每种代理都是根据它们与环境的交互方式设计来执行特定任务和功能的。主要类别包括反应型代理、深思熟虑型代理和混合型代理。反应型代理对环境中的刺激做出反应，而不存储过去的经验。例如，一个经典的例子是一个简单的棋类程序，它仅评估当前的棋盘状态来决定下一步的棋子，而不考虑以前的游戏或棋局。
另一方面，深思熟虑型代理具有更复杂的结构。它们维护一个内部的世界模型，并利用该模型做出决策。这种类型的代理可以进行前瞻性规划，因为它评估潜在的未来状态和行动。一个著名的例子是自主机器人在环境中导航。它不仅对障碍物做出反应，还规划到达目的地的路径，同时考虑时间和资源等因素。这种规划能力对于需要前瞻性和战略思维的任务至关重要。
混合型代理结合了反应型和深思熟虑型代理的特征，允许更先进的行为。它们能够快速对即时情况作出反应，同时也为长期目标进行规划。混合型代理的一个例子是用于视频游戏的AI系统，需要适应玩家的行动，同时还需遵循故事情节。通过整合反应和规划能力，混合型代理可以提供更丰富的用户体验，并在各个领域（从游戏到机器人导航）解决更复杂的问题。”