在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中，Norvig 和 Russell 对理性代理的定义如下：
理性代理：对于每一个可能的感知序列，一个理性的代理应该选择一个期望最大化其性能度量的动作，给定感知序列提供的证据和代理所拥有的任何内置知识。
性能度量是我们希望代理执行的理想操作（固定并由设计者提供）。
我的问题是：给定一个代理、一个性能度量、代理周围的环境以及代理能够执行的操作，我如何证明代理是理性的？
我知道这是很笼统的。我有一个书中的例子，但是，这是一个作业，我需要的只是方向。
谢谢，
列出代理能够执行的从最佳性能到最差性能的操作（与期望的操作最兼容或最相似，或为目标操作奠定基础......或至少不会使其成为不可能或更少- 可能在未来实现该行动）
您可以通过表明它尽可能采取理想的行动来证明代理是理性的。
编辑：给定无限可能的决定，您可以检查（a）最后一个决定或（b）可能决定的 n 维空间中的随机点周围的区域；如果有一条通往“更高”点的“路径”，即更理性的行动，而您的代理人不采取它，那么您的代理人就没有理性行事。如果没有这样的路径，或者如果有路径并且代理“跟随”它，那么，您的代理可能不是无所不知和理性的，但根据它可以“看到”的决策，它是理性的。
在我的论文中，我们使用了环境中（伪）随机对手的基线；如果我们的代理能够通过重复实验超过 50% 的时间超过对手，我们已经证明我们的代理不是随机行动，而是比随机行动更好。（检查您常用的统计工具，以确保可靠的结果等）
但我不知道这是否回答了理性的问题。我并没有真正考虑到这一点。但是当它重复随机以上的行为时，代理必须故意采取行动以改善其在环境中的情况。
更强大的对手本身就是理性的人工智能，然后提供了实际的性能基准。但是一个理性的代理人是否意味着一个最佳代理人？（可能没有；除了一些棋盘游戏外，几乎没有任何最佳代理）
但比随机更好的地方总是你想成为的地方，当你制作代理时:) 如果不是，它不能被称为 AI ;)
至少是一个建议。如果数据被正确分析和解释，实验是一件很强大的事情。