知识表示在人工智能（AI）代理中发挥着至关重要的作用，使它们能够以结构化的方式存储、组织和检索有关世界的信息。这种表示帮助AI代理理解和推理它们的环境，从而使它们能够做出明智的决策。通过定义知识的编码方式，开发人员可以创建能够解释复杂数据和

边缘人工智能系统通过利用各种技术实时处理和分析多种模态数据（如图像、音频、文本和传感器输入），直接在设备上完成，而不是依赖云服务器。这样能够实现更快的响应时间并减少数据传输，这在自动驾驶汽车、智能摄像头和可穿戴设备等应用中尤为重要。通过集成

强化学习中的引导是指使用状态或动作的值的估计来更新其他状态或动作的值。而不是等待最终的奖励来完成一个序列，引导允许代理使用其当前的知识逐步更新其估计。 例如，在时间差异 (TD) 学习中，代理使用下一个状态的当前值估计来更新其q值，而不是