我认为拆解 AI 智能体的类型有助于增进理解，从而消除人们的恐惧。知识就是力量，你可能会惊讶地发现，日常生活中不经意间使用的许多工具其实都属于 AI 智能体，且毫无威胁性。即使以乐观的视角来看，这对我也是一个惊喜。

1. 学习型智能体

学习型智能体是最常见的 AI 智能体类型。如果你有网购、流媒体追剧或在线听音乐的经历，就已经接触过这类智能体。

学习型 AI 智能体通过从经验中学习来逐步提升性能。例如，如果你连续三天观看了同一演员的三部电影并完整看完片尾，学习型智能体可能会推荐该演员的另一部电影。

最佳应用场景：AI 个人助理、欺诈检测系统、自学习机器人。

2. 简单反射型智能体

如果你对智能家居感兴趣，一定熟悉这种 AI 智能体，它的应用场景尤其不会让人感到威胁。

简单反射型智能体可用于恒温器等设备。这类智能体没有任何上下文记忆（与下文的基于模型的反射型智能体不同），仅根据当前状态采取行动，不考虑历史经验。它们遵循 “条件 – 动作规则”（如果发生 X，就执行 Y）。以恒温器为例：如果温度低于设定值，就启动加热；达到目标温度后，自动关闭。

最佳应用场景：基础自动化系统，如恒温器控制、垃圾邮件过滤或基于规则的聊天机器人。

3. 基于模型的反射型智能体

基于模型的反射型智能体是一种维护 “世界内部模型” 的 AI 智能体，其决策基于当前输入和存储的知识，这有助于 AI 做出符合品牌定位的明智决策。

可以将这类智能体视为具有 “边界” 的 AI，它需要上下文辅助来理解并按照品牌价值观做出回应。通过输入数据，你可以让 AI 在预设框架内决策，例如确保其生成内容符合品牌语气。

最佳应用场景：AI 助手，如 HubSpot 的 Breeze Copilot。

4. 目标导向型智能体

你可能已经在使用目标导向型智能体。如果销售团队使用内置 AI 的 CRM 系统，那么你们很可能已经在与目标导向型智能体 “合作” 了。

目标导向型智能体基于预设目标做出决策，通过评估环境选择最接近目标的行动。以 CRM 为例，这类智能体可以帮助销售团队确定针对不同潜在客户的行动策略：通过分析成单客户的共性，识别销售团队需要采取的信息收集或行动步骤。

基于 CRM 的目标导向型智能体可根据数据推荐销售策略，例如提示 “在 XX 天后发送跟进邮件，成功率为 XX%”。它消除了 “下一步该做什么” 的困惑，提供数据驱动、目标明确的行动建议，非常实用。