Modellbasierte Reflexagenten sind intelligente KI-Systeme, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, dynamische Entscheidungen zu treffen, indem sie reaktive Entscheidungsfindung mit kontextbezogenem Bewusstsein kombinieren. Im Gegensatz zu einfachen Reflexagenten nutzen sie interne Modelle, um vergangene Zustände zu berücksichtigen und Aktionen vorherzusagen.
Diese Agenten funktionieren durch einen Zyklus von Wahrnehmung, Zustandsaktualisierung, Anwendung von Bedingungs-Aktions-Regeln und Ausführung. Ihre Schlüsselkomponenten umfassen ein internes Umweltmodell, Regeln für Bedingungen und Aktionen, einen Zustandsaktualisierer, Sensoren und Aktoren sowie optional eine Hilfsfunktion zur Bewertung möglicher Aktionen.
Praktische Anwendungen finden sich in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Lagerroboter, Videospiel-KI und Produktivitätstools. Sie zeichnen sich durch ihre Anpassungsfähigkeit in komplexen und dynamischen Umgebungen aus, können aber auch Herausforderungen wie hohe Rechenleistung und potenzielle Ungenauigkeiten in ihren internen Modellen haben.
Der große Vorteil modellbasierter Reflexagenten liegt in ihrer Fähigkeit, über unmittelbare Reaktionen hinauszugehen und kontextbezogene, vorausschauende Entscheidungen zu treffen, was sie zu einem entscheidenden Fortschritt in der KI-Technologie macht.
Quelle: Erforschung der Rolle von modellbasierten Reflexagenten in der KI