---

"에이전트(Agent)는 " 컴퓨터 과학, 인공지능(AI), 인공 생명체학, 로봇 공학, 게임 이론 및 다양한 다른 분야에서 사용되는 개념으로 특정 환경에서 목표를 달성하기 위해 행동하고 결정을 내리는 시스템 또는 개체를 가리킨다.

---

Percepts and Actions

• 에이전트는 Percepts(인식)과 Actions(행동) 과정으로 작동한다.

---

Rationality(합리성)

• 인공지능 에이전트의 합리성(Rationality)은 에이전트가 주어진 정보와 목표에 따라 최적의 결정을 내리고 행동하는 정도를 나타낸다.

---

PEAS

• PEAS는 에이전트의 동작과 행동을 이해하고 모델링하는데 사용되며, 에이전트의 목적과 목표를 멍확하게 정의하는데 도움이 된다.

---

Environment Types

• "환경(Environment) 유형"은 에이전트가 상호 작용하는 환경의 특성을 나타내며, 에이전트 시스템을 이해하고 모델링 하는데 중요한 개념이다.
• Environment Types
  1. Fully Observable vs Partially Observable
  2. Single Agent vs Multi Agent
  3. Deterministic vs Stochastic
  4. Episodic vs Sequential
  5. Static vs Dynamic
  6. Discrete vs Continuous

---

Agent Types

• 에이전트의 특성과 작동 방식에 따라 다음 4가지로 분류할 수 있다.

1. Simple Reflex Agents
2. Reflex agents with state
3. Goal Based Agents
4. Utility Based Agents