問題-解決エージェント：合理的薬剤または問題- AIのエージェントを解決するには、主に特定の問題を解決し、最良の結果を提供するために、これらの検索方法またはアルゴリズムを使用していました。問題解決エージェントは目標ベースのエージェントであり、アトミック表現を使用します。

同様に、さまざまな種類の問題は何ですか？以下は、一般的なタイプの問題です。

• 制約あり。利用可能なオプションがほとんどなく、非常に制約されている問題。
• あいまいです。考えられる選択肢の大規模な世界で広く開かれている問題。
• 予測可能な。
• 既知の未知数。
• 不明不明。
• 政治的。
• テクニカル。
• 根本原因分析。

さらに、問題解決エージェントの開発にはどのようなステップが含まれますか？

エージェントが解決策の検索を開始する前に、目標を策定し、その目標を使用して問題を策定する必要があります。問題は、状態空間、初期状況、アクション、目標テスト、およびパスコストの5つの部分で構成されます。初期状態から目標状態へのパスは解決策です。

ソリューションは状態ですか、それともパスですか？

問題の解決策は、初期状態から目標状態へのパスです。ソリューションの品質はパスコスト関数によって測定され、最適なソリューションはすべてのソリューションの中で最も高いパスコストを持ちます。