以下是关于学习智能体（Agent）的相关内容：
Agent 板块的学习方法：
智能体的类型： 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型：
关于 GPT 的 Action： API 就像信差，接受请求并返回信息。今天的讨论从人工智能中的“Agent&Action”开始，转向 OpenAI 对智能体能力模型的定义，深入探讨了 ChatGPT 中的 Action（搜索、画图、代码解释器）以及 GPT 系列中的不同 Action，使用了 Action Webpilot 访问网页获取实时文本内容。如果对 Action 感兴趣，可以从以下方向继续：
学习没有终点，但有阶段性目标。大家可通过后续教程和资料，识别知识的共性和逻辑关系，深化对主题的理解，构建自己的知识体系。若对 GPT 开发有兴趣，想认识更多玩 GPT 的朋友，欢迎加入 GPTGeeker 的星球。
元子我呀，是Agent板块成长起来的，我就用Agent板块举个栗子吧~链接：[00.Agent共学快闪活动](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NMXLwb0lli3lNGkTWLzcKl39nfV)咋用：从下往上看，一个一个点进去，都有视频为啥就看这个：共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个Agent能搭好注意事项：确实就这些都有点多，点进去看看哪个工具你听过就从哪个工具开始吧，不然太累啦~~链接：[6.精选:AI Agents文章](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DaUTwIF1aiMPXlkAZsNcPJJgnsg?table=tbl8Uhyj3PcMAHHT&view=vew3yNtR1O)咋用：看了一些视频之后，你就知道你要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频注意事项：确实就这些都有点多，你如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要你开始用起来，这事儿就成啦！你就开始抱着你的“目的”了，就可以移步下一段。快捷菜单找不到的话，看这里
智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型：1.简单反应型智能体（Reactive Agents）：这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动。不维护内部状态，也不考虑历史信息。示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。2.基于模型的智能体（Model-based Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模。能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。3.目标导向型智能体（Goal-based Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标。能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。4.效用型智能体（Utility-based Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。评估行动的优劣，权衡利弊。示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。5.学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能。学习模型、行为策略以及目标函数。示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。
总结一下：今天我们的讨论起始于人工智能中的“Agent&Action”，然后转向OpenAI对智能体（Agent）能力模型的定义。接着，我们深入探讨了ChatGPT中的Action（搜索、画图、代码解释器），以及GPT系列中的不同Action。使用了一个容易上手的Action Webpilot，用于访问网页获取实时的文本内容。最后，我们初步了解了API的概念，以及GPT如何通过Action与外部数据进行交互和使用。如果对Action很感兴趣，你可以从以下方向开始继续前进：系统的了解和学习API相关的知识去网上寻找可以用的API来练习发掘GPT Action更多的潜力以上是我认为相对容易入门的知识框架，但是我们都知道：你不可能只在一次分享/一篇文章中就获得完整的Action相关知识学习虽然没有终点，但有阶段性目标。大家可以通过后续看到的不同的教程和资料，识别这些知识之间的共性和逻辑关系，然后继续深化对这个主题的理解，构建你自己的知识体系。如果你对GPT开发有兴趣，想要认识更多玩GPT的朋友，欢迎加入GPTGeeker的星球：