اگر بخواهیم سیستمی را بررسی کنیم و بفهمیم که آیا Agent AI است یا نه، باید ببینیم آیا این سیستم مولفه‌های زیر را دارد یا خیر. هر سیستم باید حداقل چند مورد از این ویژگی‌ها را داشته باشد تا بتوان آن را عامل هوشمند نامید.

✅ ۱. دریافت و درک محیط (Perception)

🔹 سیستم باید بتواند اطلاعات را از محیط جمع‌آوری کند.
🔹 این کار می‌تواند از طریق حسگرها، میکروفون‌ها، دوربین‌ها، ورودی‌های متنی یا داده‌های اینترنتی انجام شود.
🔹 مثال: یک خودرو خودران اطلاعات محیطی را از دوربین‌ها و سنسورها دریافت می‌کند.

✅ ۲. پردازش داده‌ها و تحلیل محیط (Processing & Understanding)

🔹 سیستم باید توانایی پردازش اطلاعات ورودی و درک آن‌ها را داشته باشد.
🔹 استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا تحلیل داده برای تفسیر ورودی‌ها ضروری است.
🔹 مثال: یک چت‌بات هوشمند مانند ChatGPT ورودی‌های متنی را پردازش کرده و بر اساس آن‌ها پاسخ تولید می‌کند.

✅ ۳. تصمیم‌گیری مستقل (Decision Making)

🔹 سیستم باید بتواند بر اساس داده‌های پردازش‌شده، تصمیم بگیرد.
🔹 این تصمیم‌گیری باید به‌صورت دینامیک و بر اساس شرایط محیطی متغیر باشد.
🔹 مثال: یک عامل هوشمند امنیت سایبری باید بتواند تهدیدهای جدید را شناسایی کرده و به‌طور خودکار تصمیم بگیرد که آیا حمله‌ای در حال وقوع است یا نه.

✅ ۴. اجرای اقدامات و تعامل با محیط (Action Execution)

🔹 سیستم باید توانایی انجام اقدام بر اساس تصمیمات خود را داشته باشد.
🔹 اقدام می‌تواند فیزیکی (مانند حرکت یک ربات) یا دیجیتالی (مانند ارسال پیام یا تغییر در یک پایگاه داده) باشد.
🔹 مثال: Alexa می‌تواند چراغ‌های خانه هوشمند را روشن کند یا یک یادآوری تنظیم کند.

✅ ۵. قابلیت یادگیری و بهبود (Learning & Adaptation)

🔹 سیستم باید توانایی یادگیری از تجربه‌های گذشته و بهبود عملکرد خود را داشته باشد.
🔹 این یادگیری می‌تواند از طریق یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) یا یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) انجام شود.
🔹 مثال: Tesla Autopilot از تجربه‌های رانندگی قبلی برای بهبود دقت تصمیم‌گیری‌های خود استفاده می‌کند.

✅ ۶. داشتن هدف مشخص (Goal-Driven Behavior)

🔹 عامل هوشمند باید دارای یک هدف باشد و تصمیماتش در راستای دستیابی به آن هدف باشد.
🔹 مثال: یک عامل مالی هوشمند باید هدفش بهینه‌سازی سود در معاملات باشد.

✅ ۷. تعامل پویا با کاربران یا سایر سیستم‌ها (Interaction & Communication)

🔹 عامل‌های هوشمند معمولاً باید بتوانند با انسان‌ها یا دیگر سیستم‌ها ارتباط برقرار کنند.
🔹 این ارتباط می‌تواند از طریق متن، صوت، تصویر یا دستورات کنترلی باشد.
🔹 مثال: یک چت‌بات پزشکی باید بتواند اطلاعات بیماران را دریافت کند و پیشنهادهای درمانی ارائه دهد.

✅ ۸. خودمختاری (Autonomy)

🔹 سیستم باید بتواند بدون نیاز به مداخله مداوم انسان عمل کند.
🔹 هرچه میزان استقلال عامل بیشتر باشد، بیشتر به یک Agent AI واقعی نزدیک می‌شود.
🔹 مثال: یک ربات جاروبرقی هوشمند که خودش مسیرش را تنظیم می‌کند، یک عامل نسبتاً خودمختار است.

✅ ۹. توانایی پیش‌بینی و برنامه‌ریزی آینده (Planning & Prediction)

🔹 سیستم باید بتواند آینده را پیش‌بینی کند و اقدامات خود را بر اساس آن برنامه‌ریزی کند.
🔹 این ویژگی معمولاً در سیستم‌های یادگیری تقویتی و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده دیده می‌شود.
🔹 مثال: یک عامل معاملاتی در بورس که می‌تواند روند بازار را پیش‌بینی کند و بر اساس آن معامله کند.

✅ ۱۰. انعطاف‌پذیری و سازگاری (Adaptability)

🔹 سیستم باید بتواند در شرایط جدید عملکرد خوبی داشته باشد و به تغییرات پاسخ دهد.
🔹 عامل‌های هوشمند نباید فقط روی یک سناریوی ثابت برنامه‌ریزی شوند، بلکه باید توانایی انطباق داشته باشند.
🔹 مثال: یک سیستم امنیتی AI که می‌تواند الگوهای جدید حملات سایبری را شناسایی کرده و خودش را تطبیق دهد.

💡 هرچه تعداد این مولفه‌ها در یک سیستم بیشتر باشد، آن سیستم بیشتر به یک Agent AI واقعی نزدیک می‌شود. 🚀