在人工智能领域，智能代理是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的自主实体。它通常是指（但不一定是）一个软件程序。“智能代理”是目前人工智能研究的一个核心概念，统御和联系着各个子领域的究，它们可以学习或使用知识来实现他们的目标。它们可能非常简单或非常复杂。 Siri被认为是智能代理的一个例子。智能代理一般具有四个特性：
1. 自治性：代理在运行过程中对状态和动作具有控制权并且不受其他人或代理的直接干涉；
2. 交互性：代理可以通过某种方式与外界其他实体进行交互；
3. 反应性：代理能够根据对环境的感知做出相应的反应；
4. 目标性：代理能够做出具有导向目标的行文。
[描述来源：Wooldridge M, Jennings N R. Intelligent agents: Theory and practice[J]. The knowledge engineering review, 1995, 10(2): 115-152.]
智能代理的示意图如下所示：
人工智能中的智能代理与经济学中的代理的概念相类似，智能代理范式的研究在认知科学、伦理学、实践理性哲学以及许多跨学科的社会认知建模和计算机社会模拟中都有研究。
[描述来源及图片来源：Wikipedia；URL：https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_agent]
智能代理的概念可以分为5类：
- 简单反应代理（simple reflex agents）
- 基于模型的反应代理（model-based reflex agents）
- 基于目标的代理（goal-based agents）
- 基于功能的代理（utility-based agents）
- 学习性代理（learning agents）
发展历史
智能代理的概念早在1995年就被提出，并于1997年应用到万维网的搜索中，而20世纪以后，智能代理开始与人工智能相结合，致力于为客户提供更为个性化的服务。例如，基于移动平台的智能代理构建，通过利用用户的数据来构建一个智能代理。
主要事件
| 年份 | 事件 | 相关论文/Reference |
| 1995 | Wooldridge and Jennings 提出了智能代理的概念 | Wooldridge M, Jennings N R. Intelligent agents: Theory and practice[J]. The knowledge engineering review, 1995, 10(2): 115-152. |
| 1997 | 早在1997年，智能代理就被应用到万维网中，进行文档过滤和导航 | Asnicar F A, Tasso C. ifWeb: a prototype of user model-based intelligent agent for document filtering and navigation in the world wide web[C]//Sixth International Conference on User Modeling. 1997: 2-5. |
| 2002 | 提出了一个智能代理系统的框架 | Winikoff M, Padgham L, Harland J, et al. Declarative and procedural goals in intelligent agent systems[C]//International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufman, 2002. |
| 2009-2012 | 智能代理的实用化和生活化，如基于移动平台的智能代理的构建 | Tsui C Y, Murch R D, Cheng R S K, et al. Intelligent agent for distributed services for mobile devices: U.S. Patent 8,032,472[P]. 2011-10-4. Hyatt G, Swan W, Samuel S. Method and system for relationship management and intelligent agent: U.S. Patent Application 13/158,408[P]. 2012-6-14. Yu L, Wang S, Lai K K. An intelligent-agent-based fuzzy group decision making model for financial multicriteria decision support: The case of credit scoring[J]. European journal of operational research, 2009, 195(3): 942-959. |
发展分析
瓶颈
现阶段的智能代理应用广泛，如何能够让客户及受众群体无法区别是人还是机器是智能代理发展的难点，而这一点依托于多类技术的协调和进步。
未来发展方向
现阶段智能代理通常由一个对话系统、一个虚拟的客服以及一个为用户提供专门知识的专家系统组成，如何将智能代理应用到各个领域中，并为用户提供优质的服务是智能代理的未来发展方向。
Contributor：Yilin Pan