문제 해결 에이전트 (Problem-Solving Agent)는 인공지능 분야에서 사용되는 에이전트로, 주어진 문제나 작업을 해결하고 최적의 해결책을 찾는데 특화된 컴퓨터 프로그램 또는 시스템을 나타낸다. 이러한 에이전트는 다양한 작업을 수행하고, 주어진 문제를 분석하여 해결책을 찾는 데 중점을 둔다.

문제 해결 에이전트는 위와 같이 현재 상태(State)에 의한 목표(Goal) 설정, 현재 상태(State)와 목표(Goal)에 의한 문제(Problem) 설정, 문제에 대한 해결책(Sequence) 탐색(Search) 과정을 반복하여 가장 최적의 해결책(Sequence)을 찾고 이를 수행(Action)한다. 문제 해결 에이전트는 이 과정을 반복함으로서 일련의 최적의 해결 순서(Sequence)의 집합들을 통해 수행(Action)함으로써 최적의 해결책을 찾는다.

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Problem (문제)

• "Problem (문제)"은 문제 해결 에이전트가 해결하려는 구체적인 작업 또는 과제를 나타낸다.
• 문제에는 초기 상태 (Initial State), 목표 상태 (Goal Test), 가능한 액션 집합 (Actions), 문제의 제약 조건 (Path Cost), 목표 달성 방법(Transition Model) 등이 포함된다.
• 문제를 명확하게 정의하는 것은 문제 해결 에이전트가 올바른 방식으로 작동하기 위한 핵심 단계이다.

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Goal (목표)

• "Goal (목표)"은 문제 해결 에이전트가 달성하려는 원하는 상태나 목표를 나타낸다.
• 목표는 문제 해결 에이전트가 초기 상태에서 목표 상태로 이동하는 것을 나타내며, 목표 달성을 위한 기준으로 작용한다.
• 에이전트의 목표는 문제에 따라 다를 수 있으머, 이를 달성하기 위한 해결책을 찾는 것이 주요 목표이다.

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State (상태)

• "State (상태)"는 문제 해결 과정 중에서 시스템 또는 환경의 특정 상태를 나타낸다.
• 상태는 에이전트가 문제 해결 과정에서 존재하는 특정 상황이며, 주어진 상태에서 가능한 액션을 수행할 수 있다.
• 상태는 초기 상태에서 시작하여 액션을 통해 변경되며, 목표 상태에 도달하기 위해 연결된다.

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Sequence (순서)

• "Sequence (순서)"는 문제 해결 에이전트가 상태와 액션을 연결하여 문제를 해결하기 위한 일련의 단골과 액션 순서를 의미한다.
• 이러한 순서는 상태 공간 (State Space)을 탐색하고 목표 상태에 도달하기 위한 경로를 나타낸다.
• 문제 해결 과정에서 정확한 순서를 찾는 것은 목표 달성을 가능하게 한다.

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Example: Romania

• 아래와 같은 지도(그래프)가 주어졌을 때, Arad에서 Bucharest를 가기 위한 문제 해결 에이전트(Problem-Solving Agent)를 만들기 위한 Problem, Goal, State, Sequence는 다음과 같다.

1. Formulate Goal
   • Be in Bucharaest
2. Formulate Problem
   • State: Various Cities
   • Actions: Drive between Cities
3. Find Solution
   • Sequence of Cities.
     • example: Arad, Sibiu, Fagaras, Bucharest