漫漫人生之路，每个人都有不同的走法，有人计划好，有人感情用事，有人犹豫，有人冲动。人工智能中的智能体被分为不同的范式，窃以这些范式为正好反映了人生的范式，可以帮助更好地理解。
- 慎思式（Deliberative）：这是经典人工智能的典型模型，智能体维护一个对外界环境的内部描述，这是一个精确的精神状态，可以通过某种形式的符号推理进行改变，并且其决策是通过逻辑推理、基于模式匹配和符号操作。典型的模型有BDI（信念、愿望和意图）。在生活中，有些人总是拿着地图走路，这样的人喜欢在做一件事情之前先做好详细的计划，然后按照自己的计划去办事，典型的如建筑设计师。慎思式智能体希望在逻辑上无所不知、无所不能。但这种目标在实际中遇到了困难，主要有两个问题：（1）由于显示世界的复杂性和不确定性，那些预先定义好的符号推理系统应用范围有所限制，并且当外界世界是时刻发生变化的；（2）推理方法的实时性不好，需要大量的计算时间进行规划。对于某些场合要求在限定的时间内做出反应，否则规划推理结果产生时这些结果已经没有用了。
- 反应式（Reactive）：与慎思式智能体不同的是，反应式智能体直接基于传感器的输入进行决策，在其内部不维护外界环境模型，行为模式以刺激——反应方式对环境的改变做出反应。特征是低层次的行为比高层次的行为有优先的控制权。在生活中，有些人是看着路牌走路，这样的人喜欢走一步看一步，每到一个十字路口，都要选择一次方向，最终走向哪里，自己都不知道，典型的如科研人员。反应智能的假设是行为的复杂性可以是智能体运作环境复杂性的反应，而不是智能体复杂内部设计的反应。这种基于行为的方法具有反应性和实时性的特征，响应快速，灵活机动，系统能力从低层次的局部规划到冲突消解等逐步提高。但这种体系结构不能明确地表示它所要完成的目标 和为达到目标而要实施的行动，因此它不能采用不完全全局规划方法。
- 混合式（Hybrid）：大家都发现了，无论是慎思式，还是反应式结构都不是最佳的，于是把两种方式结合起来，试图以此来融合经典和非经典的人工智能。这种混合式，既体现规划推理，又实时交互反馈，它包括两个子系统：慎思子系统包含问题的抽象符号模型，用于规划、决策；反应子系统响应环境变化中的紧急事件，无需复杂推理，其控制机制具有层次结构，低层次比高层次有更高的控制权。在生活中，有些人是顺着路的方向走路，这样的人之选择一个大方向，然后就朝着这个方向努力，架桥过河，披荆斩棘，靠一个信念坚定地走下去，典型的如创业者。混合式结构既能实现面向目标的长期规划，又具有实时性的特点，因此是研究多智能体系统中最常用的体系结构。
您是属于哪种范式呢？