PEAS模型的定义与组成

PEAS 模型常用于描述人工智能中的智能体（Agent）及其任务环境。PEAS 是四个英文单词首字母的缩写，代表 Performance Measure（性能度量）、Environment（环境）、Actuators（执行器） 和 Sensors（传感器）。通过明确这四个要素，PEAS 模型为设计和评估智能体系统提供了清晰的框架，确保智能体能够在其环境中有效地执行任务。

PEAS模型在人工智能中的作用与意义

PEAS 模型在智能体系统的设计中具有重要作用。作为一种结构化的方法论，它能够确保我们全面考虑智能体与环境交互的各个方面，在开发过程中避免遗漏关键因素。具体来说，使用 PEAS 模型有以下几点好处：

  • 明确目标：通过性能度量设定智能体成功的标准，确保智能体的行动与预期结果保持一致。

  • 理解环境：分析智能体所处的环境，有助于预判可能遇到的挑战，并据此设计出稳健、高效的解决方案。

  • 设计交互：根据任务需求选择合适的传感器和执行器，确保智能体能够有效地感知环境并对环境采取行动。

通过以上方式，PEAS 模型使开发者在构建智能体时更有条理地拆分问题，从而设计出更理性和有效的智能系统。

PEAS模型的四大组成部分详解

性能度量（Performance Measure）

性能度量是用于评估智能体行为是否成功的标准或指标。它定义了智能体追求的目标，并在智能体的决策过程中起指导作用——智能体会选择能够让性能指标最优的行动。合理的性能度量对于智能体至关重要，因为选择错误的指标可能导致智能体产生不期望的行为。举例来说，对于自动驾驶汽车，性能度量可以包括行车安全（避免事故）、行驶效率（减少旅行时间）和乘坐舒适度（平稳驾驶体验）等。这些指标为智能驾驶系统提供了明确的优化方向。

环境（Environment）

环境是智能体所处的外部世界，包含智能体在完成任务时必须考虑的所有外部因素和条件。环境会随时间变化，不同类型的智能体面对的环境可能有很大差异。例如，一个智能恒温器的环境包括房间的温度、湿度、季节和天气状况、供暖或制冷系统的状态，以及房间内人员的活动等。再比如，自动驾驶汽车的环境则涉及道路布局、交通状况、行人和其他车辆的行为、天气变化等因素。充分了解环境有助于设计智能体的感知和行动策略，使其能够适应环境的各种变化。

执行器（Actuators）

执行器是智能体作用于环境的操作部件，负责将智能体的决策转化为具体行动。可以将执行器视作智能体的 “手”和“脚”，智能体正是通过它们来影响外部世界。执行器的形式取决于智能体的类型：对于机器人硬件而言，执行器往往是马达、机械臂、车轮等物理部件；对于软件智能体，执行器则可以是输出显示、网络请求等操作。**例如，**智能恒温器的执行器包括加热器、制冷机和风扇，恒温器通过控制这些设备来调节室内温度。又如，自动驾驶汽车的执行器则包括方向盘、油门、刹车以及车灯和喇叭等部件，用于控制车辆的行驶和与外界交互。执行器的设计和选择会直接影响智能体能够完成任务的能力。

传感器（Sensors）

传感器是智能体感知环境的设备，相当于智能体的“眼睛”和“耳朵”，用于收集环境信息。智能体通过传感器获得环境的状态数据，并据此进行判断和决策。传感器的类型多种多样，包括摄像头、麦克风、温度计、压力传感器、GPS等等，具体取决于智能体任务的需要。**例如，**智能恒温器通常配备温度传感器（测量室温）、湿度传感器，以及红外或运动传感器（检测房间内是否有人），从而获取维持舒适温度所需的信息。又如，自动驾驶汽车会配备摄像头、激光雷达、超声波雷达、GPS 等传感器来获取道路环境的数据。传感器提供的信息越全面准确，智能体对环境的“理解”就越到位，决策也会越可靠。

应用示例：PEAS模型描述案例

下面通过两个具体实例，展示如何用 PEAS 模型来描述智能体及其任务环境。

示例1：自动驾驶汽车智能体

图1：自动驾驶汽车利用多种传感器持续感知道路环境。图中蓝色的波纹示意激光雷达或超声波传感器发出的探测信号，用于检测前方和周围的车辆及障碍物。汽车的智能驾驶系统根据传感器获取的数据，通过执行器（如方向盘、油门和刹车）实时控制车辆，实现安全平稳的自动驾驶。

  • 性能度量：行车安全（避免事故）、遵守交通规则的合法驾驶、行驶效率（尽可能快速且经济地到达目的地）以及乘坐舒适度等。

  • 环境：道路及其交通环境（包括其他车辆、行人、路标等），还有天气和路况变化等外部因素。

  • 执行器：车辆的操纵装置，例如方向盘、油门踏板、刹车系统，以及车灯、转向灯和喇叭等，用于控制汽车行驶和与周围环境互动。

  • 传感器：摄像头（视觉感知）、GPS定位系统、车速表、里程表、加速度计，以及雷达和超声波传感器等，用于探测道路环境和车辆状态。

示例2：家用清洁机器人（扫地机器人）

图2：典型家用扫地机器人（圆盘状）正准备清洁地面。此类机器人底部带有滚刷和真空吸尘装置，能够在房间内自动移动以吸取灰尘和碎屑。清洁机器人配备了多种传感器，可以探测前方障碍物或地面的高度落差（例如楼梯边缘），从而避开家具、墙壁等障碍并防止跌落。

  • 性能度量：地面清洁程度（如灰尘和垃圾的清除率）、清洁效率（单位时间覆盖的面积）、电池续航时间，以及清洁过程的安全性（避免碰撞或跌落等事故）。

  • 环境：家庭室内环境，包括各种地面类型（硬质地板、地毯等）、家具和物品（桌椅、沙发、玩具等障碍物）、房间结构（墙壁布局、楼梯等）等。这些都是清洁机器人在工作时需要面对的外部条件。

  • 执行器：电机驱动的轮子（用于移动）、底部的滚刷（用于扫地）和真空吸尘马达（用于产生吸力清洁灰尘）等。这些执行器使机器人能够在环境中运动并执行清扫动作。

  • 传感器：碰撞传感器（检测与墙壁或家具的碰撞）、悬崖传感器（检测楼梯边缘以防跌落）、灰尘传感器（检测是否吸收到灰尘以判断清洁程度）、红外线传感器（例如“虚拟墙”用于限定区域）等。一些高级扫地机器人还配有摄像头或激光雷达，用于构建房间地图和规划路线。

以上两个示例展示了如何利用 PEAS 模型清晰地描述不同智能体的任务环境和组成。在设计 AI 系统时，先使用 PEAS 框架思考智能体的性能目标、环境特征、所需的传感器和执行器，可以帮助我们更全面地理解问题，并为构建智能体制定明确的规格。

参考文献：

  1. Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. （中文版《人工智能：一种现代的方法》中对智能体任务环境的PEAS描述）.

  2. GeeksforGeeks – Understanding PEAS in Artificial Intelligence.

  3. Intellipaat – PEAS in AI: Components, Examples, and Applications.

  4. RocSchool教程 – 人工智能中的代理（PEAS 模型示例）.