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在学习智算 Agent的过程中，我对智算的理解有了更加深入和系统的认识。智算 Agent，作为智能体的一种形式，是指能够感知环境并采取行动以实现目标的系统。它不仅是智算的核心研究方向之一，更在现实生活中展现出广泛的应用前景，如自动驾驶、智能客服、游戏对战、金融决策等。
通过学习智算 Agent的基本架构，我了解到一个智能体通常包含感知器（Perception）、决策机制（Decision-making）和执行器（Action），并且需要根据环境反馈不断进行学习和优化。特别是在强化学习（Reinforcement Learning）中，智算 Agent通过与环境交互获得奖励信号，从而改进自身策略。这种“试错-反馈-优化”的学习方式让我体会到智能体具备自适应、自学习的潜力。