人工智能中的智能体更多指的是带有学习能力的agent，但是其本质依然还是一个具象的对象。只不过相对于仿真中的agent，人工智能的agent不再突出其交互能力，而是开始突出其智能的能力。强化学习中的智能体就是这样，它具有策略，值函数等概念，以辅助其完成学习的过程。
控制领域的智能体更像是一个具有反馈能力的agent，用于承载控制算法或者集群控制过程。相比于其他智能体，控制中的智能体可能更加突出如何做出反馈，这一点其实和强化学习有一点类似之处，唯一的区别可能就是做出反馈的过程是自动化控制算法还是计算机软件算法。此外，控制中的智能体一般是最后期望的结果承载对象，而仿真和人工智能中的智能体可能更多是为了得到一些其与环境交互的结果。
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