植物，动物，三叶虫，猫狗，人类，机器，机床，数学模型，一个函数：他们都是 * 智能体 *，起名 agent 既然他们都是同一个物种 — 智能生物体 agent，那么要想做到知己知彼，尤其是理解自己是个什么东东，自己会如何演化下去，就得 跨界取经…

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所以，在谈人工智能的时候，就是在谈人自己的灵与肉；
在谈人类和社会演绎的时候，就是在谈自然界的自动化演绎这本书和另外一本书，<人工智能，一种现代方法>，对智能体的划分存在重叠可以相互借鉴。条件分支的判断和反射型智能体；基于规则 (包含 DNA, 海马体，内置知识库、专家系统和搜索引擎等) 的智能体；自动机型智能体 (包含状态、模式、序列、有限状态自动机、模式匹配、马尔可夫链等)；权重型智能体 (线性回归，感知机，svm，注意力机制等)；统计型智能体 (经典统计；逆向统计即贝叶斯分类等)；学习型智能体 (浅层、深度、强化、迁移、奖励反馈、评估、优化)；镜像、表示型智能体 (语言模型 (语法 语义网络)、知情意行、容器、存储结构、分布式计算和搜索求解、大脑新皮质起的作用等)；若说架构最好的书，自己看过的，当属这两本 。之所以要把现实一切存在智能的统一为一类，就在于把握共性。如，当创造了计算机内部的有限状态自动机模型后，科学家就有理由去构想人体的细胞和器官，是不是也是这样的模型实现自动化的发育和分化、运作的。因此有了 * 细胞自动机 * 模型当发现人脑对视觉的处理是分治分层的，由微观到宏观的识别，于是在计算机领域经常构造这样的分层模型。当发现计算机内部构造各种类型的关系型和非关系型数据仓库，且利用索引表来检索其中的信息，这是非常高效。那么人脑海马体和 dna, 是不是也是如此。一种类型的智能体，能够给其他类型智能体提供借鉴哪怕看起来完全不一样的智能体，哪怕是跳蚤和函数，内部的组件可以走向高度趋同… 这就为实现超人类智能提供了坚实基础和发展线索不能仅仅把深度神经网络才叫做智能体。最简单的条件分治判断，if else, 如三叶虫，单细胞生物那样的基本条件反射，也是智能体。这样子，就能够从简单到复杂的理解清楚生命的演化规律，创造新智能生命的能力。