에이전트 유형은 인공지능 및 컴퓨터 과학 분야에서 에이전트의 특성과 작동 방식에 따라 분류하는데 사용되는 여러 유형을 의미한다. 에이전트는 환경과 상호작용하고 목표를 달성하기 위해 다양한 방식으로 프로그래밍될 수 있다.

각 에이전트 유형은 특정 문제, 환경 및 목표에 대한 표과적인 해결책을 제공하기 위해 다양한 방식으로 설계되고 사용된다. 에이전트 기반 시스템의 설계 및 구현 시에는 적절한 에이전트 유형을 선택하고 조합하는 것이 중요하다.

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Agent Types

Simple Reflex Agents (단순 반사 에이전트)

• Simple Reflex Agents(단순 반사 에이전트)는 현재 상태를 기반으로 특정 규칙 또는 조건-행동 매핑을 사용하여 행동을 선택한다.

Reflex Agents with State (상태를 가진 반사 에이전트)

• Reflex Agents with State(상태를 가진 반사 에이전트)는 현재 상태 뿐만 아니라 환경의 이력을 고려하여 행동을 선택한다.

Goal-Based Agents (목표 기반 에이전트)

• Goal-Based Agents(목표 기반 에이전트)는 특정 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고 실행하는 더 복잡한 에이전트이다.

Utility-Based Agents (효용 기반 에이전트)

• Utility-Based Agents(효용 기반 에이전트)는 목표를 달성하는 것 뿐만 아니라 목표를 어떤 방식으로 달성할지를 평가하는 "효용 함수"를 사용한다.

Learning Agents (학습 에이전트)

• Learning Agents (학습 에이전트)는 환경과의 상호작용을 통해 경험을 쌓고 지식을 획득하며, 이를 토대로 향후 결정을 내린다.