AI 代理中的感知是指它们感知和解释来自环境的数据的能力，使它们能够理解上下文并做出明智的决策。 这个过程包括捕获原始输入（例如图像、声音、文本或传感器读数）并将它们转换成代理可以使用的结构化信息。 例如，自动驾驶汽车使用摄像头和激光雷达来检测障碍物，而聊天机器人分析文本输入来识别用户意图。 如果没有感知，AI 代理将缺乏在现实世界场景中有效行动所需的基础数据。
感知的质量直接影响代理的有效性。 例如，机器人技术中的计算机视觉模型依赖于准确的对象检测来导航空间或操作对象。 如果感知系统错误地分类了对象（例如，将行人误认为交通标志），则后果可能很严重。 同样，语音识别系统必须过滤背景噪声并处理口音，才能正确解释语音命令。 开发人员通常实现预处理步骤（例如音频中的降噪或图像中的边缘检测），以在将数据馈送到机器学习模型之前提高输入质量。 这些步骤确保代理的下游任务（例如决策或计划）基于可靠的信息。
构建强大的感知系统需要在准确性、速度和资源约束之间取得平衡。 例如，视频分析等实时应用程序需要低延迟处理，这可能涉及优化神经网络以实现更快的推理，或在边缘设备上使用轻量级模型。 开发人员还面临着处理不完整数据（例如，图像中被遮挡的对象）或适应动态环境（例如，不断变化的光照条件）等挑战。 解决这些问题通常涉及组合多个传感器模式（传感器融合）或合并反馈循环以随着时间的推移改进解释。 通过优先考虑这些因素，开发人员可以创建有效感知其环境的 AI 代理，从而为可靠且感知上下文的行为奠定基础。