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World File Search System代理
对可能知道其他代理策略的代理进行推理
1 简介 在多智能体系统的形式化研究中，推理智能体和智能体群体的战略能力是一个备受关注的话题。为此，人们引入了许多逻辑，例如博弈逻辑 [Pauly 和 Parikh，2003]、STIT [Herzig 和 Lorini，2010] 和 ATL [Alur 等，2002]。在这些逻辑中，策略逻辑 (SL) [Chatterjee 等，2010；Mogavero 等，2014] 近年来非常成功，因为它将自然的语法与高表达能力相结合，使其能够轻松表达复杂的博弈论概念，例如纳什均衡的存在。它的模型检查问题是可判定的，模型检查算法通常可用于合成满足给定规范的策略。由于不完全信息是多智能体系统的一个重要方面，SL 最近得到了扩展，以考虑不完全信息 [Berthon et al. , 2021] 并允许进行认识论推理 [Maubert and Murano, 2018; Belardinelli et al. , 2020]。如 [Maubert and Murano, 2018] 所述，在战略背景下定义知识的语义涉及一些微妙之处，其影响深远，但往往被忽视。文献中存在两种语义，大多数作品都采用其中一种而没有提及。一个对应于不知道彼此策略的智能体（在 [Maubert and Murano, 2018] 中称为无知语义），而另一个对应于知道每个人策略的智能体（知情语义）。前者用于所有现有的 ATL 和 SL 的认识论扩展（例如，[van der Hoek and Wooldridge, 2003; Jamroga and van der Hoek, 2004; Guelev et al. , 2011; Belardinelli et al. , 2017b]），
代理TCP/IP：代理到代理交易系统
摘要：自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议，而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产，真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架，以互相约束合同，包括交换有价值的培训数据，个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议（ATCP/IP）引入了一个无信任的框架，用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP，使代理商能够在故事区块链网络上启动，交易，贸易，借用，借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行，而且还包含一个法律包装，允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为，从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP，代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商，许可证机密或专有信息，根据其独特技能协作，所有这些都构成了新兴的知识经济。
CenterPoint-Energy-2024-代理声明-...
董事会的主要职责之一是监督高管继任管理，以确保我们拥有一支合格的管理团队来执行公司的战略，并在组织变革发生时支持平稳过渡。2023 年，董事会继续执行其高管继任计划，并于 2023 年 1 月宣布公司新的精简组织结构。此外，2023 年 3 月，董事会宣布任命 Christopher Foster 为执行副总裁兼首席财务官。2023 年 10 月，董事会宣布 Dave Lesar 退休，并任命 Jason Wells 为总裁兼首席执行官，均于 2024 年 1 月 5 日生效。我们知道，当我们向 Dave 在过去三年多的时间里所展现的领导力、远见和指导表示衷心感谢时，我们代表了 CenterPoint Energy 的所有人。在 Jason 的领导下以及董事会的全力支持下，CenterPoint Energy 继续专注于执行其长期战略计划。
实用人工智能代理
定义 1.2. 理性代理 代理应根据其感知到的内容和可以执行的操作努力做正确的事情。正确的操作是使代理最成功的操作。性能指标是代理行为成功的客观标准。例如，吸尘器代理的性能指标可以是清理的灰尘量、花费的时间、消耗的电量、产生的噪音量等。对于每个可能的感知序列，理性代理应根据感知序列提供的证据以及代理所拥有的任何内置知识，选择预期最大化其性能指标的操作。理性不同于全知。代理有时无法知道所有事情，因此理性仅意味着有限的知识。代理可以执行操作以修改未来的感知，从而获得有用的信息。这就像信息收集或探索。如果代理的行为由其自身经验决定，并且具有学习和适应的能力，则代理是自主的。
人工智能 - 代理与环境
相比之下，一些软件代理（软件机器人或软机器人）存在于丰富、无限的软机器人领域中。模拟器具有非常详细、复杂的环境。软件代理需要实时从一系列操作中进行选择。旨在扫描客户在线偏好并向客户展示有趣项目的软机器人既可以在真实环境中工作，也可以在人工环境中工作。
2023代理语句
本代理声明中的某些陈述可以被视为适用证券法的含义中的“前瞻性”陈述。Forward-looking statements include those preceded by, followed by, or that include the words “will,” “may,” “could,” “would,” “should,” “believes,” “expects,” “forecasts,” “anticipates,” “plans,” “estimates,” “targets,” “projects,” “intends”, or similar expressions.此类前瞻性陈述受风险，不确定性和其他因素的影响，这些因素可能导致实际结果与历史经验有实质性差异，或者与此类前瞻性陈述所表达或暗示的未来结果相差。潜在的风险和不确定性包括但不限于联邦快递公司及其子公司的新闻稿中可以找到的因素，以及对SEC的FedEx提交的文件，包括其关于2023财年10-K表格的年度报告。任何前瞻性陈述仅在制作之日起说话。FedEx不承担或承担任何义务更新或修改任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
多代理强化学习
多机构系统（MAS）在数量的现实世界中广泛普遍且至关重要，在这些应用程序中，多个代理必须在共享环境中做出决定才能实现其目标。尽管无处不在，但在MAS中的智能决策代理的发展对他们的有效实施构成了一些公开挑战。本次调查研究了这些挑战，对研究游戏理论（GT）和机器学习（ML）的开创性概念（ML）进行了兴趣，并将它们与多方面增强学习（MARL）的最新进步联系起来，即MAS中数据驱动决策的研究。因此，这项调查的目的是在MARL的各个方面提供一个全面的观点，从而阐明了MARL应用中呈现的独特机会，同时强调了这种潜力带来的固有挑战。因此，我们希望我们的工作不仅可以通过分析当前的MARL景观来为该领域做出贡献，还可以通过洞察力来激励未来的方向，以深入了解GT和ML相关领域的概念。考虑到这一点，这项工作深入探讨了MARL及其相关领域的最新和过去的努力，并描述了提出的先前解决方案及其局限性以及其应用。
生物信息学代理（BIA）
生物信息学在理解生物学现象中起着至关重要的作用，但是生物学数据和快速技术进步的倾向增长增加了对该领域进行深入探索的障碍。因此，我们提出了一种智能代理（BIA），这是一种利用大型语言模型（LLMS）技术的智能代理，以通过自然语言促进自主生物信息学分析。BIA的主要功能包括原始数据和元数据的提取和处理，请查询本地部署和公共数据库以获取信息。它进一步进行了工作流程设计，生成可执行的代码，并提供全面的报告。专注于单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）数据，本文展示了BIA在信息处理和分析方面的出色熟练程度，以及执行复杂的任务和交互。此外，我们分析了代理商的失败执行，并展示了前瞻性增强策略，包括自我完善和域适应性。未来的前景包括扩大BIA跨多摩克数据的实践实现，以减轻生物毒素格式社区的工作负担，并赋予对生命科学奥秘的更深入的研究。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。