AI智能体是一种软件实体，通过接收输入和处理信息，自主实现特定目标。它们适用于自动决策和供应链管理等场景，支持模块化、协作和人机互动。Agent Framework为构建智能体提供基础，支持多种交互模式和插件功能，提升系统灵活性与效率。
在现代分布式系统中，模块通信协议（MCP）通过标准化消息（如JSON）确保不同组件高效协作，解决模块间依赖、可追溯性和扩展性问题。MCP支持智能代理的自动决策，适用于模块化平台、自主代理和事件驱动架构的构建。
本研究探讨个体在自动决策系统中的公平性评估，提出将公平视为获取决策信息的认知权利，并构建工具帮助用户理解和验证决策的公平性。研究结果为组织和政策制定者提供了技术与用户问责之间的桥梁。
我为FarmersMilk开发的AI系统结合多种技术，旨在数字化印度家庭奶牛场的运营。通过智能代理实现实时数据分析和自动决策，提升了运营效率，降低了成本，并改善了奶牛健康监测和配送管理。
本研究提出了一种基于采样的协议，旨在改善自动决策中的可验证计算，提升速度、成本和简易性，并提供应对非确定性问题的策略。
机器学习（ML）通过自动决策和预测分析改变各行业。成功的ML模型依赖于结构化流程，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择与训练、评估、超参数调优、部署和监控。每个阶段对模型的有效性和可靠性至关重要。
自动决策的机器学习模型在贷款、保释和招聘等领域越来越普及，但大多数模型缺乏透明度。本文提出了CFGs框架，利用目标导向的ASP系统自动生成反事实解释，以帮助理解决策依据。研究展示了通过想象不同的假设世界来计算和证明反事实解释，从而增强模型的可解释性和透明度。
本文研究了可解释人工智能中的半事实解释，比较了不同模型的可解释性，发现线性和树模型优于神经网络。引入基于偏好的框架以增强用户个性化解释，并提出新方法PIECE生成可信反事实，探讨反事实解释的计算复杂性及其在自动决策中的应用。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
