广义的Agent包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。
狭义的Agent专指信息世界中的软件机器人或称软件Agent。
1) 弱定义
Agent用来最一般地说明一个软硬件系统，具有四个特性：
（1）自治性。在无人或其他系统的直接干预下可自主操作，并能控制其行为和内部状态。
（2）社会性。能够通过某种通信语言与其他Agent（也可能是人）进行交互。
（3）反应性。感知所处的环境，对环境的变化做出实时的反应，并可通过行为改变环境。
（4）能动性。不仅仅简单地对环境做出反应，而且可以主动地表现出目标驱动的行为。
2) 强定义
Agent除具备弱定义中所有特性外，还应具备一些人类才具有的特性，如知识、信念、义务、意图等。
2. Agent类型
（一） 常用划分
1) 简单反应式Agent
图1 简单反应式Agent结构框图
2) 内置状态反应式Agent
图2 内置状态的反应式Agent结构框图
3) 目标驱动的Agent
图3 目标驱动的Agent结构框图
4) 效用驱动的Agent
图4 效用驱动的Agent结构框图
(二) 按问题求解能力划分
反应型Agent ：能响应环境的变化或来自其他Agent的消息。
慎思型Agent（意图型Agent）：能够针对意图和信念进行推理，建立行为计划，并执行这些计划。
社会性Agent：除具有意图Agent的能力外，还具有关于其他主体的明确模型。
3. Agent的环境
1) 环境的属性
图5 环境的属性
可知性：Agent传感设备使它可以了解环境的全部状态。对于完全可知的环境，Agent无需保存内置状态信息。
确定性：下一步环境的状态可以由当前状态和Agent选择的动作来完全决定。
阶段性：在一个按时间划分为一个个不相关的阶段的环境里，Agent的执行过程也将划分为一个个阶段。
静态和动态：如果环境在Agent进行推理的时候就发生改变，就说该环境对于Agent来说是动态的，否则就是静态的。
连续性：如果系统中只有有限的、区别明显的、清晰定义的知觉对象和动作，就说环境是离散的。
参考