AI智能代理學習技能：打造自我進化記憶系統

一個教學示範：點樣打造一個能夠學習、儲存、檢索同重用技能嘅程序記憶智能代理

呢個教學示範講解點樣設計一個智能代理（agent），佢可以透過同環境嘅互動，逐步建立程序記憶（procedural memory），學習可重用嘅技能。文章介紹一個簡潔而強大的架構，將技能設計成神經模組（neural modules）：技能會儲存動作序列、包含上下文嘅嵌入向量（embedding），並且喺面對新情況時，通過同過往經驗嘅相似度匹配嚟檢索相關技能。

隨住代理嘅多次訓練，佢嘅行為會由最初粗糙嘅探索，慢慢變得高效，能夠利用自己學得嘅技能庫。文章同時提供完整嘅程式碼，方便讀者實際操作同學習。

—

技能如何儲存與檢索？

定義咗一個Skill類別，包含技能名稱、前置條件、動作序列、嵌入向量同成功次數等屬性。技能會被存喺SkillLibrary（技能庫）裏面，並用餘弦相似度（cosine similarity）嚟衡量新情況同已有技能嘅相似度，方便代理喺新環境遇到類似情況時，能夠快速調用過去嘅技能。

技能嘅重用係基於佢哋嘅元數據、嵌入向量同使用統計，令智能代理可以有效判斷邊啲技能最適合當前狀況。

—

建構一個簡易環境：GridWorld

設計咗一個5×5嘅格子世界，代理需要完成嘅任務包括拾起鑰匙、打開門同到達目標。環境會追蹤代理位置、物品位置、代理嘅背包同門嘅狀態，並根據代理嘅動作給予獎勵。

呢個環境方便觀察代理點樣由最初嘅基礎動作，逐步發展成為能夠執行複雜技能嘅行為。

—

程序記憶代理（ProceduralMemoryAgent）設計

代理會用嵌入向量將狀態同行動序列編碼，方便技能之間嘅比較。佢會從成功嘅經歷中提取技能，將原始經驗轉化成可重用嘅行為。

代理喺執行時會根據當前狀態，選擇使用已學嘅技能或者進行探索性動作。經過多回合訓練，代理學到嘅技能數量、使用次數同成功率都會提升，整體行為變得更有效率。

—

訓練與結果可視化

代理會喺多個回合中訓練，記錄每回合嘅獎勵、步數、學習到嘅技能數量及技能使用次數。透過繪圖，可以清楚見到代理嘅表現隨時間改善，技能庫逐步壯大。

最終，代理成功建立起程序記憶，能夠喺新情況下重用過去學到嘅技能，令行為更聰明同高效。

—

總結

教學示範展示咗程序記憶點樣自然地從代理嘅成功經驗中形成。技能不單止係動作序列，更包含結構、元數據、嵌入向量同使用統計，令代理能夠有效地重用技能。即使環境簡單，透過合理嘅設計同啲基本啟發式，代理都能展現出有意義嘅學習動態，幫助我哋理解智能體點樣隨時間發展出內部可重用嘅能力。

—

評論與啟發

呢篇文章以簡單易明嘅方式，實際示範點樣用程式碼打造一個具備程序記憶能力嘅AI代理，對於想深入理解強化學習、技能抽象同記憶系統嘅讀者非常有價值。佢嘅亮點係將技能視為神經模組，並用嵌入向量做相似度檢索，令技能學習更具彈性同擴展性。

不過，現時環境同技能設計仍相當基礎，真實世界嘅複雜度遠高於此。未來可考慮加入更多元嘅感知輸入、多層次技能結構，甚至結合深度學習模型去自動生成更複雜嘅技能表示。除此之外，技能間如何有效整合與切換，避免冗餘同衝突，亦係重要挑戰。

整體而言，呢個教學不但提供技術指引，亦啟發我哋反思人工智能中記憶與技能重用嘅本質，點樣令智能體更靈活、持續學習同適應新環境。對香港讀者嚟講，係一個難得嘅機會，可以親手動手試驗AI內部運作，提升對未來智能系統發展嘅認識同興趣。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。