AI 中的混合代理是指将多种 AI 技术结合在一起，以比单一方法更有效地解决复杂问题的系统。 这些代理通常将符号 AI（基于规则的系统）与机器学习（数据驱动的方法）集成在一起，以利用两者的优势。 例如，混合代理可以使用预定义的规则来处理结构化的决策，同时使用神经网络来适应不可预测的情况。 这种方法使代理能够在显式逻辑和学习模式之间取得平衡，从而使其在不同的上下文中具有通用性。
混合代理的一个关键方面是它们如何协调不同的组件。 例如，在自主机器人技术中，混合代理可以使用基于规则的逻辑来导航预定义的航点，同时依靠强化学习来根据传感器数据实时调整其路径。 另一个例子是客户支持代理，它使用知识图谱（符号 AI）来回答常见问题，但切换到 Transformer 模型（如 BERT）来理解模棱两可的语言。 集成通常涉及一个中间件层，该层将任务路由到适当的子系统，确保组件之间的无缝交互。 开发人员可以使用 ROS（机器人操作系统）等框架来实现机器人技术，或者在企业应用程序中使用自定义 API。
混合代理的优势包括改进的鲁棒性和灵活性。 通过将确定性规则与自适应学习相结合，它们可以处理纯机器学习模型可能因数据不足而失败的情况，或者刚性规则系统缺乏细微差别的情况。 但是，设计此类系统需要仔细的计划。 开发人员必须管理权衡，例如确保在子系统之间切换时的低延迟，或避免学习行为和预定义规则之间的冲突。 TensorFlow Extended (TFX) 或带有符号逻辑库（例如 Pyke）的 PyTorch 等工具可以帮助简化实现。 虽然混合代理不是一种万能的解决方案，但它们在医疗保健诊断、供应链优化和智能助手等领域表现出色，在这些领域中，精度和适应性都至关重要。