人工智能中agent的中譯正名及其法律意義

壽步

摘 ? ?要：AI中agent的中文譯名尚未形成共識，限制了研究的深入?；仡橝I中agent出現(xiàn)的時代背景，匯總中文語境下AI中agent的譯名情況，詳細(xì)考察若干AI經(jīng)典英文論著中agent的論述，思考agent中譯正名的理由，可以確定agent應(yīng)譯為“行為體”（doer或actor），agent應(yīng)是AI與哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科交叉研究時涉及的AI在各該領(lǐng)域的“行為”的“主體”。因此，AI與法律交叉研究時涉及的AI相關(guān)“行為”主體即“法律主體”就是agent。此項正名為在AI與法律交叉領(lǐng)域研究中agent的“行為”埋下循名責(zé)實的線索，預(yù)留名正言順的空間，既有助于在AI領(lǐng)域本身加深對agent的認(rèn)識，也有助于深入推進AI與法律的交叉研究，還有助于在更高層次上對agent進行旁通統(tǒng)貫的研究。

關(guān)鍵詞：agent;行為體;施事者;施動者;智能體

中圖分類號：D 912 文獻標(biāo)志碼：A ? ? 文章編號：2096?9783（2022）03?0001?13

在與人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）相關(guān)的哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科的交叉領(lǐng)域研究中，通常會涉及AI在各該領(lǐng)域的“主體”問題，這是各該領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)問題。如在AI與法律（AI and law）領(lǐng)域，會研究AI相關(guān)的“法律主體”（legal entity或legal subject）或“擬法律角色”問題。

以AI與法律領(lǐng)域為例，國內(nèi)學(xué)者的相關(guān)論著通常只是籠統(tǒng)地將“人工智能”這四個字作為可能的“法律主體”或“擬法律角色”，卻沒有進一步說明所稱的“人工智能”究竟是指什么。是指AI科學(xué)，還是指AI技術(shù)？是泛指所有AI產(chǎn)品，還是特指某個AI產(chǎn)品？是泛指所有AI服務(wù)，還是特指某種AI服務(wù)？是泛指AI的所有應(yīng)用場景，還是特指AI的某種應(yīng)用場景？這樣就無法從AI的內(nèi)在機制出發(fā)闡釋在AI與法律研究中涉及的AI相關(guān)“主體”究竟是什么。

agent是AI業(yè)界嘗試統(tǒng)合AI理論的載體，是AI的一個重要基礎(chǔ)概念。在AI與哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科的交叉領(lǐng)域研究時所涉及的“主體”應(yīng)該共同指向AI中的agent。為此，需要準(zhǔn)確理解AI中agent 的本意，在正本清源的基礎(chǔ)上進行agent中譯的正名，進而確定agent在AI與哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科的交叉領(lǐng)域（包括AI與法律領(lǐng)域）中的“主體”地位。本文將介紹在AI研究中引入agent的時代背景，說明中文語境下AI中agent的譯名情況，詳細(xì)考察AI領(lǐng)域六部（篇）經(jīng)典英文論著中關(guān)于agent的論述，確定對agent中譯正名的理由和結(jié)果，闡述其法律意義。

一、agent是 AI理論統(tǒng)合嘗試的載體

眾所周知，AI作為一門學(xué)科始創(chuàng)于20世紀(jì)50年代。此后AI研究主要有三個流派：功能主義、結(jié)構(gòu)主義、行為主義。三個流派采用不同的方法來模擬智能，其要點如表1所示：

AI三大流派各有長短，AI的發(fā)展過程也是曲折不平的?，F(xiàn)在的AI研究已經(jīng)不再拘泥于遵循AI某個單一流派的路徑，在許多應(yīng)用場景會綜合各個流派的技術(shù)。一方面，各個流派繼續(xù)在發(fā)展;另一方面，各個流派也在不斷融合之中。

20世紀(jì)80年代末到90年代初，AI業(yè)界出現(xiàn)了關(guān)于AI基礎(chǔ)的反思辯論。要融合AI的不同流派，就需要尋求新理論、新方法來統(tǒng)合既有的AI理論。這樣的趨勢在20世紀(jì)末到21世紀(jì)初非常明顯。其中最具代表性的是20世紀(jì)90年代的兩部著作：（1）拉塞爾和諾維格的Artificial Intelligence：A Modern Approach;（2）尼爾森的Artificial Intelligence： A New Synthesis。這兩部著作都試圖以agent為載體，以agent的能力水平的擴展為軸線，把AI的三大流派串聯(lián)起來，以期形成統(tǒng)一的AI理論。

因此，agent成為AI研究的重要概念，在中文語境下準(zhǔn)確翻譯AI中的agent概念對于AI相關(guān)各學(xué)科研究就具有顯著的意義。

與agent相關(guān)的建立Multi Agent System（縮寫MAS）從20世紀(jì)80年代起成為一個獨特的研究領(lǐng)域，該領(lǐng)域在20世紀(jì)90年代中期就已經(jīng)得到廣泛的認(rèn)同。

拉塞爾和諾維格給出了關(guān)于agent的示意圖1，如圖1所示：

圖1顯示，在agent與環(huán)境（environment）之間，通過傳感器（sensors）和執(zhí)行器（actuators）互相聯(lián)系。傳感器可以感知環(huán)境的狀態(tài);執(zhí)行器可以給環(huán)境施加作用。在agent內(nèi)部還有一個用“？”表示的方框，它代表agent內(nèi)部從傳感器接收輸入信息到執(zhí)行器發(fā)出輸出信息的中間環(huán)節(jié)，即agent內(nèi)部的決策機制（能力模塊）。決策機制至少包括三種情況：（1）如果決策機制提供的是一系列“條件—動作規(guī)則”，這時agent就成為感知—動作系統(tǒng)，對應(yīng)于行為模擬方法;（2）如果決策機制提供的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，這時agent就具有學(xué)習(xí)能力，對應(yīng)于結(jié)構(gòu)模擬方法;（3）如果決策機制提供的是以物理符號系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)的符號模式的處理過程，就對應(yīng)于功能模擬方法。這樣就以agent為載體，通過“？”方框即決策機制內(nèi)部的變化，把行為模擬方法、結(jié)構(gòu)模擬方法、功能模擬方法作為agent的三種特例，將AI三大流派統(tǒng)一在agent的基礎(chǔ)上。

二、AI相關(guān)agent的中譯現(xiàn)狀

（一）英文原著中文譯著中的agent譯名

1.在明斯基著的《思維的社會》中，譯著將agent譯為“智能體”，并將agency譯為“智能組”2。

2.在拉塞爾和諾維格合著的《人工智能：一種現(xiàn)代方法》中有兩個中譯本，譯著1 是此書第2版的譯本，將agent譯為“智能體”，因而將intelligent agents譯為“智能化智能體”。這個譯法同義重復(fù)，問題出在agent的譯法。譯著2是此書第3版的譯本，譯著不譯agent，保留原文3。E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

3.在尼爾森著的《人工智能：新綜合》中，譯著不譯agent，保留原文[1]。

4.在伍德里奇著的《多Agent系統(tǒng)引論》中，譯著不譯agent，保留原文[2]。

5.在普爾和麥克沃思合著的《人工智能：計算agent基礎(chǔ)》中有兩個中譯本，其中針對第1版的譯著1除了在前言采用“agent（智能體）”的譯法之外，書中其他所有agent都是保留原文。同時將agent示意圖（即本文圖5）中負(fù)責(zé)與環(huán)境進行交互的部分body譯為“主體”[3-4]。

6.在司馬賀著的《人工科學(xué)：復(fù)雜性面面觀》中，譯著將僅有的一處agent譯為“活動者”[5]。

（二）中文論著中的agent譯名

1.在蔡自興等著的《人工智能及其應(yīng)用》中，以該書第5版為例4，該版本主要用“真體”（作為“艾真體”的簡稱）翻譯agent，有時也用“主體”“智能體”的譯名;并用“多真體系統(tǒng)”“多智能體系統(tǒng)”表述MAS。該版專設(shè)一小節(jié)“9.2.1 agent的定義和譯法”，該書作者認(rèn)為AI的agent譯為主體、代理等都不合適，宜取相近發(fā)音譯為“艾真體”，簡稱“真體”。“真體”所處的環(huán)境可以是實時環(huán)境，也可以是虛擬世界。本文認(rèn)為，這一觀點有一定道理，但該譯名還不是最佳選擇。

2.在朱福喜編著的《人工智能》（第3版），該書前言中出現(xiàn)“多智體（multi-agent）”，在第一章概述中出現(xiàn)“智能主體（agent）”的表述，在第九章“基于agent的搜索”中則全部不用中文譯名，直接使用agent5。

3.在鐘義信的兩部著作涉及agent之處，有時直接使用agent，有時使用“智能體”或“智能代理”[6-7]。

4.史忠植先后分別使用“智能主體”“主體”“智能體”作為其三部著作中agent的譯名6。

5.肖晴等的論文[8]中，agent的英語解釋是person or thing performs results，故用譯名“作用體”。該文所稱“多作用體系統(tǒng)”就是MAS。

6.廖強等的論文[9]也將agent譯為“作用體”。該文所稱“多作用體”就是Multi-agent。

7.徐英瑾有兩部人工智能哲學(xué)著作[10-11]，在《心智、語言和機器》中有多處以中英文對照形式給出agent的中文譯名，如“行動者”“能動者”“特殊主體”“智能體”;還有以中英文對照形式給出對agency的中文譯名“能動性”。在《人工智能哲學(xué)十五講》中涉及agent的譯法至少有兩種，“能動者”“智能體”，另有“多主體系統(tǒng)”應(yīng)是對應(yīng)于MAS，也就是將agent譯為“主體”。換言之，哲學(xué)學(xué)者除了援引IT業(yè)界既有譯法（智能體、主體等）外，還將agent譯為“能動者”“行動者”，將agency譯為“能動性”。

8.白惠仁將agent譯為“能動者”，將agency譯為“能動性”。這是哲學(xué)學(xué)者的又一例7。

9.陳家成在《復(fù)雜科學(xué)與佛法》一文8中多處使用“作用元”或“作用體”來指代agent?！白饔迷钡淖g法比較別致。

（三）中文語境下agent譯名小結(jié)

在AI譯著方面多不翻譯，保留原文agent;若翻譯，則多譯為“智能體”，但此時有的將intelligent agents譯為“智能化智能體”或“智能智能體”，出現(xiàn)同義重復(fù)的違和問題，也有譯為“活動者”。另有將agency譯為“智能組”。

在中文論著方面，可分三種情況：

（1）IT技術(shù)專家，多直接使用英文agent;使用中譯的，則以“智能體”最多，其他中譯還有“智能主體”“主體”“智能代理”“作用體”等;另有獨創(chuàng)的音譯“艾真體”（簡稱“真體”）。

（2）哲學(xué)學(xué)者，除使用與IT技術(shù)專家相同或近似的譯名“智能體”“特殊主體”“主體”之外，還有用譯名“行動者”“能動者”。另有將agency譯為“能動性”。

（3）其他學(xué)者，有將agent譯為“作用元”。

三、從《思維的社會》看agent

（一）行為體（agent）和行為體的社會（society of agents）

明斯基是AI三大流派之一功能模擬學(xué)派中的認(rèn)知學(xué)派的代表人物，也許是最早將agent概念引入AI領(lǐng)域的學(xué)者之一，這體現(xiàn)在他1985年出版的著作《思維的社會》（The Society of Mind）中。該書將社會與“行為體社會”概念引入計算系統(tǒng)。該書第一章引言寫道：

“本書嘗試說明思維如何運作。智能如何從非智能中涌現(xiàn)（emerge）出來呢？為回答這個問題，我們將顯示，你可以從許多自身無法思維的小部件來構(gòu)建思維。

“我把這樣的機制稱作‘思維的社會，其中每片思維都是由較小的進程組成的。我們把這些小進程稱為行為體（agent）。每個心理的行為體本身只能做一些簡單的事情，這些事情完全不需要思維或思想。然而當(dāng)我們以某些非常特殊的方式將這些行為體加入思維的社會時，就將導(dǎo)致真正的智能。”

該書第1.1節(jié)思維行為體（The agent of the mind）中寫道：

“為了解釋思維，我們就必須展示思維（minds）是如何由無思維（mindless）的東西構(gòu)成的，這些組件比可以認(rèn)為是智能（smart）的任何東西都小得多又簡單得多。

“一旦我們將思維（mind）看作是行為體的社會（society of agents），那么每一個答案也就解釋了其他的問題?！?/p>

在IT業(yè)界，對AI的agent最常見的譯名是“智能體”。本文則認(rèn)為應(yīng)將agent譯為“行為體”。何為標(biāo)準(zhǔn)？應(yīng)以作者原意為準(zhǔn)。

明斯基在此對agent有下列描述：（1）智能是從非智能中涌現(xiàn)出來的。注意，這里蘊涵著復(fù)雜性科學(xué)的涌現(xiàn)性（emergence，也譯為突現(xiàn)性、層創(chuàng)性）思想。（2）“你可以從許多自身無法思維的小部件來構(gòu)建思維?！睆脑S多小部件可以構(gòu)建出思維，而這樣的每個小部件本身是無法思維的。這里的小部件就是作者后面所稱的agent。（3）agents是指“思維的社會”這個機制中“每片思維都是由較小的進程組成的”中的那些較小的進程（smaller processes）。agent不同于思維（mind），而只是它的構(gòu)成成分。（4）“每個心理的行為體本身只能做一些簡單的事情，這些事情完全不需要思維或思想?！毙睦淼男袨轶w自身只能做一些簡單的完全不需要思維或思想的事情。（5）“然而當(dāng)我們以某些非常特殊的方式將這些行為體加入思維的社會時，就將導(dǎo)致真正的智能?！比绻覀儧]有以某些非常特殊的方式將這些行為體加入思維的社會中，那就不存在真正的智能。換言之，agent本不具有真正的智能。（6）“為了解釋思維，我們就必須展示思維是如何由無思維的東西構(gòu)成的”“將思維看作是行為體的社會”，這里體現(xiàn)了復(fù)雜性科學(xué)的涌現(xiàn)性思想。E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

（二）agent的涌現(xiàn)性解釋

可以用復(fù)雜性科學(xué)中的涌現(xiàn)生成理論，結(jié)合本文圖1來對AI中的agent進行闡釋。涌現(xiàn)是一種從低層次到高層次的過渡，涌現(xiàn)性并不存在于低層次的單個要素之中，而是系統(tǒng)在低層次構(gòu)成高層次時才表現(xiàn)出來，所以形象地稱為“涌現(xiàn)”。系統(tǒng)功能之所以往往表現(xiàn)為“整體大于部分之和”，就是因為系統(tǒng)涌現(xiàn)了新質(zhì)的緣故，其中“大于部分”就是涌現(xiàn)的新質(zhì)。系統(tǒng)的這種涌現(xiàn)性是系統(tǒng)的適應(yīng)性行為體（adaptive agent）之間非線性相互作用的結(jié)果。

具有涌現(xiàn)現(xiàn)象的系統(tǒng)往往可以根據(jù)agent之間的相互作用來建模。agent提供了對具有涌現(xiàn)現(xiàn)象的系統(tǒng)建模的最快辦法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元、蟻群中的螞蟻、物理學(xué)中的基本粒子都可以由一些規(guī)則和規(guī)律來描述，這些規(guī)則和規(guī)律決定了這些agent在一個大環(huán)境中的行為。每種情況下我們都能將這些agent的行為描述成處理的物質(zhì)、能量或信息，它們可以產(chǎn)生某一行為，這個行為通常就是物質(zhì)、能量或信息的傳送。agent的功能是處理輸入狀態(tài)并且產(chǎn)生輸出狀態(tài)。這里的輸入狀態(tài)是由agent當(dāng)前的實時環(huán)境決定的，而生成的輸出狀態(tài)則決定了agent將對當(dāng)前的實時環(huán)境所造成的影響。在環(huán)境中其他agent與給定agent之間的相互作用，也作為該給定agent的輸入狀態(tài)的一部分[12]。

關(guān)于AI中的agent，明斯基說，當(dāng)人們以某些非常特殊的方式將這些agent加入思維的社會后，由于涌現(xiàn)性，思維的社會才出現(xiàn)真正的智能。顯然，agent（即系統(tǒng)低層次的要素或組成成分）本身并非“智能體”（顧名思義即“有智能的主體”），而出現(xiàn)了涌現(xiàn)性的“思維的社會”或“行為體的社會”（即系統(tǒng)的高層次形式）才可能是“智能體”，上述思想可用圖2表示9。

因此，如果將agent譯為智能體，就在譯名上指明它自身“已經(jīng)”具有智能。這樣的譯名顯然不符合明斯基的原意，也不符合復(fù)雜性科學(xué)中的涌現(xiàn)性原理。如果將agent譯為行為體，則譯名本身并不涉及agent是否有智能，不會引出agent已經(jīng)“有智能”的誤解。

（三）行為體（agent）和能動性（agency）的關(guān)系

再看該書第1.6節(jié)行為體與能動性（agents and agencies）的相關(guān)表述：“我們想要將智能（intelligence）解釋為更簡單事物的組合。這就意味著我們必須在每一步都確認(rèn)，沒有一個行為體本身是有智能的（none of our agents is， itself， intelligent）……相應(yīng)地，任何時候只要發(fā)現(xiàn)一個行為體（agent）在做任何復(fù)雜的（complicated）事情，就用一個行為體的子社會（a subsociety of agents）取而代之?！?/p>

明斯基在此再次強調(diào)沒有一個agent本身是有智能的。這再次說明將agent譯為“智能體”是不妥的。

該節(jié)就關(guān)于如何用“尋找”（Find）和“拿起”（Get）這樣的小部件組合成“建設(shè)者”（BUILDER）以此構(gòu)建建塔技能作出說明，并給出圖3。

圖3中的兩段文字是：就其自身來看，作為一個行為體，“建設(shè)者”只是一個打開或者關(guān)閉其他行為體的簡單流程。從外部看，作為一種能動性（agency）， “建設(shè)者”可以做任何由其子行為體（subagents）通過互相幫助所能完成的事。

圖3之外的相關(guān)文字寫道，“如果你從外部觀察‘建設(shè)者的工作，在對它的內(nèi)部如何工作一無所知的情況下，你就會有這樣的印象——它是知道如何建塔的。但是如果你能夠從它的內(nèi)部去看，你就一定會發(fā)現(xiàn)那里不存在任何知識。除了已經(jīng)安排好的按照各種方式互相之間進行開和關(guān)的一系列開關(guān)之外，你就看不到任何東西?！ㄔO(shè)者‘真的知道如何建塔嗎？答案取決于你如何去看。讓我們用兩個不同的術(shù)語——行為體（agent）和能動性（agency）——來說明為什么‘建設(shè)者看起來具有雙重身份。作為能動性，它似乎是知道它的工作（As agency ，it seems to know its job）;作為行為體，它卻不知道任何東西（As agent， it cannot know anything at all）?！?/p>

本文將agency譯為“能動性”，認(rèn)為agency在圖3中對應(yīng)于“行為體的社會”，它在本質(zhì)上體現(xiàn)了能動性。一方面，沒有一個行為體本身是有智能的;另一方面，行為體的社會則是有能動性的。因此，一個“什么也不知道”的agent不應(yīng)譯為“智能體”;agency則宜譯為“能動性”。

四、從《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》看agent

（一）行為體（agent）和智能行為體（intelligent agent）

下面針對拉塞爾和諾維格合著的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》（2009年第3版）進行述評。該書試圖將現(xiàn)在已知的內(nèi)容綜合到一個共同的框架中，就是要將已知的AI技術(shù)納入以agent為線索的框架。該書前言的“本書概覽”指出，“本書的主題概念是智能行為體（intelligent agent）。我們將AI定義為對從環(huán)境中接收感知信息并執(zhí)行行動（actions）的行為體（agents）的研究。每個這樣的行為體實現(xiàn)把感知序列映射到行動（actions）的功能，我們討論了表達這些功能的不同方法，如反應(yīng)式行為體（reactive agents）、實時規(guī)劃器和決策理論系統(tǒng)等?！?/p>

注意原文中有intelligent agent，如果將agent譯為“智能體”，則intelligent agent勢必譯為“智能智能體”或“智能化智能”體。由此可以倒推看出將agent譯為“智能體”的不妥。

該書第一章緒論給出了其他作者在8種著作中從四種不同途徑給出的AI定義模式：“（1）像人行動：圖靈測試的途徑;（2）像人思考：認(rèn)知建模的途徑;（3）理性思考：‘思維法則的途徑;（4）理性行動：理性行為體的途徑（Acting rationally： The rational agent approach）。人們在這四個方向都做了許多工作，既相互爭論，又彼此幫助。”E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

該書在介紹第四種定義時說，“行為體就是能夠行動的某種東西（agent來源于拉丁文agere，意思是‘去做）10。當(dāng)然，所有的計算機程序（computer programs）都做某些事情，但是計算機行為體（computer agents）則可以指望做得更多：自主操作，感知環(huán)境，長期持續(xù)，適應(yīng)變化，創(chuàng)建并追求目標(biāo)。理性行為體（rational agent）是這樣的行為體，即為實現(xiàn)最佳效果或者當(dāng)存在不確定性時為實現(xiàn)最佳預(yù)期效果而行動（acts）?！?/p>

可見，理解并解釋agent的關(guān)鍵詞是act或to do。此外，“計算機行為體”比一般的計算機程序“做得更多”。

（二）行為體（agent）在多學(xué)科中的使用

該書1.2.3小節(jié)提到經(jīng)濟學(xué)中的決策論和博弈論對AI發(fā)展的貢獻。其中說，“每個行為體（agent）無需注意其他行為體作為個人而言的行動”的情況;也講到“對于某些博弈，理性行為體（rational agent）將隨機（或者至少是看上去是隨機）采取對策”。

該書1.2.5小節(jié)提到認(rèn)知心理學(xué)對AI發(fā)展的貢獻，“克雷克說明了基于知識的行為體（knowledge-based agent）的三個關(guān)鍵步驟：（1）刺激必須翻譯為內(nèi)部表達;（2）認(rèn)知過程處理這個表達以獲取新的內(nèi)部表達;（3）這些表達反過來再翻譯回來變成行動?！?/p>

顯然，在英語語境下，AI中的agent與經(jīng)濟學(xué)中的agent和認(rèn)知心理學(xué)中的agent都是同一個東西。中譯時，應(yīng)為這三個領(lǐng)域中的agent尋找一個在不同領(lǐng)域都適用并且不違和的譯名11。

如果在AI領(lǐng)域?qū)gent譯為“智能體”（且不論agent本身是否有“智能”），在經(jīng)濟學(xué)和心理學(xué)領(lǐng)域中也能譯為“智能體”嗎？顯然不合適。而“行為體”的譯法則是既反映了agent的本意（act或to do），又是在經(jīng)濟學(xué)和心理學(xué)等不同領(lǐng)域都可采用的譯名。

五、從《人工智能：新綜合》看agent

（一）行為體（agent）和反應(yīng)式行為體（reactive agent）

尼爾森所著《人工智能：新綜合》一書于1998年出版。其第一章緒論第1.4節(jié)本書規(guī)劃中指出：

“AI研究者已經(jīng)開發(fā)出與機械化智能相關(guān)的許多創(chuàng)意和技術(shù)。本書將在一系列更有能力的和更復(fù)雜的‘行為體（agent）的語境里描述這些創(chuàng)意和技術(shù)。可以關(guān)注本書對行為體與環(huán)境的相互關(guān)系的論述。

“本書首先介紹反應(yīng)式行為體（reactive agents），它有各種工具在其世界中感知和行動（acting）。更復(fù)雜的行為體也有記憶特性和存儲世界內(nèi)在模型的能力。在所有情況下，反應(yīng)式行為體所采取的行動（actions）都是其所感知和記憶的世界當(dāng)前狀態(tài)和過去狀態(tài)的函數(shù)。

“本書進一步介紹可以做規(guī)劃（make plans）的行為體，它有能力預(yù)見其行動的影響，并采取行動以期實現(xiàn)其目標(biāo)。一些研究者認(rèn)為，做規(guī)劃的能力就是智能的判定標(biāo)準(zhǔn)，AI由此開始。本書還將介紹具有推理（reason）能力的行為體。

“本書最后將介紹行為體出現(xiàn)在已有其他行為體處于其中的世界的情況，這時就其自身而言行為體之間的通信（communication）就成為重要的行動（action）。”

該書第23章多行為體中第23.1節(jié)交互行為體中指出：

“本書先前部分除了第12章之外，所討論的都是單個行為體，這種行為體在一種與其能力和目標(biāo)多多少少相適應(yīng)的環(huán)境中進行反應(yīng)、規(guī)劃、推理、學(xué)習(xí)。已經(jīng)假設(shè)任何其他行為體或進程（processes）的有關(guān)影響是可以要么被適當(dāng)?shù)男袨轶w反應(yīng)（agent reactions）所減緩的、要么被忽略的。從第23章開始，本書關(guān)注每個行為體在自己的規(guī)劃中如何能預(yù)測到其它行為體的行動（actions）。一個行為體在維護其自身目標(biāo)過程中是如何影響其他行為體的行動（actions）的。一個行為體可以對另一個行為體建模（model）、與之通信（communicate），以便預(yù)測并影響后者將要做什么（will do）。

“本書采用‘以行為體為中心（agent-centric）的觀點。根據(jù)這一觀點，用結(jié)構(gòu)和目標(biāo)來識別單個行為體，稱之為我們的行為體（our agent），該行為體在一個包含其他行為體和/或進程的環(huán)境中行動（acting）。與本書先前的大多數(shù)假設(shè)不同，在這里，其他行為體和進程的行動（actions）對我們的行為體的影響是巨大的。對于我們的行為體的目標(biāo)來說，其他行為體和進程可能是有益的、可能是中立的、也可能是有害的。本書的論述將專門研究這種情況——若干行為體協(xié)調(diào)他們的行動（activities）以實現(xiàn)共同的目標(biāo)，即所謂的分布式人工智能（DAI）。”

（二）行為體（agent）和機器人（robots）

該書第25章行為體體系結(jié)構(gòu)（agent architectures）的引言指出，“雖然我們經(jīng)常假設(shè)所討論的行為體是機器人（robots），但是AI的許多創(chuàng)意也可以用于非實體的行為體（nonphysical agents）?？赡懿⒉淮嬖谝粋€單一的、理想的、智能的行為體體系結(jié)構(gòu)?！弊⒁獾剑袨轶w（agent）既可以是實體的（如有形的機器人），也可以是非實體的。

六、從《智能agent：理論與實踐》看agent

（一）行為體（agent）的理論、體系結(jié)構(gòu)、語言

《智能agent：理論與實踐》是伍德里奇和詹寧斯在1995年發(fā)表的與AI領(lǐng)域agent相關(guān)的一篇著名論文12。該文摘要說：“行為體（agent）的概念在AI和主流計算機科學(xué)中都變得日益重要。本文的目的是說明，與智能行為體（intelligent agent）的設(shè)計和構(gòu)建相關(guān)的最重要的理論和實際議題是什么。為方便起見，本文將這些議題分為三個領(lǐng)域。首先是行為體的理論，這涉及行為體是什么的問題和關(guān)于行為體性質(zhì)的表示和推理的數(shù)學(xué)形式體系的使用問題。其次是行為體的體系結(jié)構(gòu)，這可以視為行為體的軟件工程模型;該領(lǐng)域的研究者主要關(guān)注設(shè)計軟件或硬件系統(tǒng)以滿足行為體理論家指定的特性。最后是行為體的語言，這是帶有行為體的編程和實驗的軟件系統(tǒng);這些語言可能體現(xiàn)了理論家提出的原則。本文并不打算作涉及的所有議題的教學(xué)導(dǎo)論，但希望對最重要議題給出其工作的詳細(xì)描述，以替代簡單的說明。本文包含對行為體技術(shù)的當(dāng)前和潛在應(yīng)用的簡要說明?！盓993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

（二）行為體（agent）的弱概念、強概念和能動性（agency）的其他特征

此外，該文還指出：

“AI的一種定義是，它是計算機科學(xué)的子領(lǐng)域、旨在構(gòu)建可以展示各方面智能行為的行為體。因此，行為體的概念是AI的核心。本文區(qū)分了‘行為體一詞的兩種通常用法：第一種是弱概念，相對沒有爭議;第二種是強概念，可能爭議較多。

“行為體（agent）的弱概念。使用行為體術(shù)語的最常見方式也許是表示硬件、或者（更常見的）是表示基于軟件的計算機系統(tǒng)，它們享有下列特性：（1）自治性（autonomy）：行為體操作時沒有人類或其他東西的直接干預(yù)，并對其行動（actions）和內(nèi)部狀態(tài)有某種控制;（2）社會性（social ability）：行為體通過某種形式的行為體通信語言（agent-communication language）與其他行為體（可能是人類）進行互動;（3）反應(yīng)性（reactivity）：行為體感知其環(huán)境并以適時的方式對其中發(fā)生的變化做出反應(yīng)，這個環(huán)境可能是物理世界、用戶通過圖形用戶界面、一批其他行為體、因特網(wǎng)、或者可以是所有這些的組合;（4）預(yù)動性（pro-activeness）：行為體并不是簡單地對其環(huán)境做出行動（act），他們能夠通過自發(fā)地工作表現(xiàn)出以目標(biāo)為導(dǎo)向的行為。

“行為體（agent）的強概念。對某些研究者尤其是AI領(lǐng)域研究者來說，行為體術(shù)語有著比如上所述的更強、更明確的含義。這些研究者通常指行為體是一個計算機系統(tǒng)，除了如上所述特性之外，要么是概念化的、要么是使用更常用于人類的概念來實現(xiàn)的。例如，在AI中常用心理現(xiàn)象的（mentalistic）概念來描述行為體，如知識、信念、意圖和義務(wù)。一些AI研究者走得更遠，考慮了情感的行為體（emotional agents）。（為了避免讀者認(rèn)為這只是毫無意義的擬人化，應(yīng)該注意，在類似人類的精神狀態(tài)方面，有很好的理由支持設(shè)計和構(gòu)建行為體）另一種賦予行為體類似人類特性的方式是在視覺上展示它們，也許是通過使用類似卡通的圖形圖標(biāo)或有生命的面孔——顯然，這樣的行為體就那些對人機界面感興趣的人而言特別重要。

“能動性（agency）的其他特征。在能動性的語境中，行為體的各種其他特征也會涉及。例如：（1）移動性（mobility）是指行為體在電子網(wǎng)絡(luò)中移動的能力;（2）誠實性（veracity）是假設(shè)行為體不會有意傳播虛假信息;（3）善意性（benevolence）是假設(shè)行為體沒有相互沖突的目標(biāo)，因此每個行為體都會嘗試去做要求它做的事情;（4）合理性（rationality）是（粗糙地）假設(shè)行為體將采取行動（act）以實現(xiàn)其目標(biāo)，而不會采取行動（act）以阻止實現(xiàn)其目標(biāo)——至少在其信仰允許的限度內(nèi)。”

此處給出了行為體（agent）的弱概念和強概念，也給出了能動性（agency）的其他特征。這些觀點在后來的AI發(fā)展中被廣泛引用。

注意到，行為體一語既可以表示硬件，也可以表示基于軟件的計算機系統(tǒng)。從能動性特征中的移動性所指的行為體在電子網(wǎng)絡(luò)中移動的能力看，行為體可以是非實體的，因為只有非實體的行為體才可能在電子網(wǎng)絡(luò)中移動。

七、從《人工智能：計算agent基礎(chǔ)》看agent

（一）行為體（agent）和智能可計算行為體（intelligent computational agent）

普爾和麥克沃思合著的《人工智能：計算agent基礎(chǔ)》第1版于2010年出版（以下討論針對第1版）。該書前言開宗明義指出：“本書將AI視為關(guān)于智能可計算行為體（intelligent computational agents）的設(shè)計的科學(xué)。關(guān)于智能行為體（intelligent agent）在環(huán)境中的行動（acting）是研究的中心點。希望將行為體（agent）想象為分層設(shè)計的，它在隨機環(huán)境中智能地行動（acts intelligently）。”

該書第1.1節(jié)什么是AI中指出：

“AI的研究領(lǐng)域是關(guān)于可以智能地行動的可計算行為體（computational agents）的綜合與分析。行為體是在環(huán)境中行動（acts）的事物（something），它做（does）一些事。行為體可以是蠕蟲、狗、恒溫器、飛機、機器人、人、公司和國家。我們感興趣的是一個行為體做什么？怎么做？我們根據(jù)其行動來判斷一個行為體。在下列情況，就認(rèn)為行為體是在智能地行動：（1）其行為能夠與其環(huán)境和目標(biāo)相適應(yīng);（2）能夠靈活地適應(yīng)改變的環(huán)境和改變的目標(biāo);（3）能夠從經(jīng)驗中學(xué)習(xí);（4）給定感知和計算限制時能夠作出恰當(dāng)?shù)倪x擇。行為體通常不能直接觀察世界的狀態(tài)，它只有有限的記憶，只有有限的時間去行動。

“可計算行為體是這樣的行為體，它關(guān)于行動的決策可以用計算（computation）來解釋，即決策可以分解為能夠在有形設(shè)備上實現(xiàn)的一系列原始操作。計算有多種形式：在人類是通過濕件（wetware，指與計算機系統(tǒng)相對的人腦）完成的;在計算機則是通過硬件完成的。雖然有一些行為體按理是不可計算的，例如侵蝕景觀的風(fēng)和雨，但是，所有的智能行為體是否都是可計算的仍然是一個開放性的問題?！?/p>

注意，出現(xiàn)某些特定的情況就可以認(rèn)為行為體是在智能地行動。這些情況實際上就是判斷行為體是否有智能的標(biāo)準(zhǔn)。因此，只有當(dāng)行為體在智能地行動時，它才是中文意義上名副其實的“智能體”;而在一般情況下，agent并不是“智能體”。這一點，對確定agent的中文譯名非常重要。

（二）人工行為體（artificial agent）和人工系統(tǒng)（artificial system）

該書第1.1節(jié)接著指出：

“AI的核心科學(xué)目標(biāo)是理解使自然系統(tǒng)或人工系統(tǒng)（natural or artificial systems）具有智能特性的原理，主要通過：（1）分析自然行為體和人工行為體（natural and artificial agents）;（2）構(gòu)思和測試關(guān)于構(gòu)建智能行為體的假說;（3）用可計算系統(tǒng)（computational systems）來進行設(shè)計、構(gòu)造和實驗，這種系統(tǒng)可以完成通常看來需要智能的任務(wù)。作為科學(xué)的一部分，研究者已經(jīng)建立了一些實驗系統(tǒng)來驗證某些假設(shè)，或者探索可能的空間。這與適用于某個實際領(lǐng)域的那些應(yīng)用系統(tǒng)有很大不同。注意：上述定義并不是關(guān)于智能思想（intelligent thought）的。我們僅僅對如何智能地思考（thinking intelligently）感興趣，只要它能帶來更好的性能。思想（thought）的作用是影響行動（action）。E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

“AI的核心工程目標(biāo)是設(shè)計和合成有用的且智能的（intelligent）人工制品（artifacts）。我們實際上希望構(gòu)建可以智能地行動的行為體。這樣的行為體可用于許多應(yīng)用之中?！?/p>

該書第1.3節(jié)處于環(huán)境中的行為體指出：

“AI研究實用的推理，為了做某件事進行推理。感知、推理、行動相結(jié)合構(gòu)成行為體。行為體在環(huán)境中行動（acts）。一個行為體的環(huán)境可以包含其他的行為體。一個行為體與其環(huán)境合起來稱為一個世界（world）。圖4說明一個行為體的輸入輸出情況即它與環(huán)境的交互情況。

“行為體可以是機器人，可以是專家系統(tǒng)，也可以是計算機程序?？傮w而言，智能行為體的復(fù)雜程度，從簡單的恒溫器到一隊移動機器人，到由人類提供感知和行動的診療咨詢系統(tǒng)，到社會本身，千變?nèi)f化各不相同?！?/p>

（三）行為體（agent）和行為體系統(tǒng)（agent system）

該書第2章行為體體系結(jié)構(gòu)和分層控制指出：

“行為體通過主體（body）與環(huán)境進行交互。物化的行為體（embodied agent）有著有形的主體（physical body）。機器人是一種人工的、有目的的物化的行為體。有時候也將只在信息空間中行動（act）的行為體（agents）稱為機器人。圖5描繪了行為體與其環(huán)境之間的一般交互情況。這樣的整個系統(tǒng)在一起合稱為行為體系統(tǒng)（agent system）。

“行為體系統(tǒng)由行為體與其環(huán)境組成。該行為體從環(huán)境接收刺激并在環(huán)境中實施行動（actions）。行為體（agent）由主體（body）和控制器組成?？刂破鲝闹黧w接收感知信息并向主體發(fā)出指令。主體（body）包括傳感器和執(zhí)行器。傳感器將外部刺激轉(zhuǎn)為感知信息，執(zhí)行器將指令轉(zhuǎn)為行動（actions）。刺激包括光、聲、鍵盤輸入的單詞、鼠標(biāo)的移動和有形的碰撞。刺激也可以包含從網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)庫獲得的信息?！?/p>

應(yīng)該注意到，在圖5中行為體（agent）由主體（body）和控制器組成，主體（body）包括傳感器和執(zhí)行器。因此，至少在AI領(lǐng)域（乃至在范圍更廣的IT領(lǐng)域），不宜將agent譯為“主體”，以免與body的中文譯名“主體”相混淆。我們不能用中文說“主體由主體和控制器組成”（前后兩個“主體”的英文分別是agent和body）。中文里就相當(dāng)于說“A=A+B（B≠0）”，顯然不合邏輯。

該書第2章行為體體系結(jié)構(gòu)和分層控制（Agent Architectures and Hierarchical Control）第2.6節(jié)小結(jié)（Review）指出：“行為體系統(tǒng)由行為體及其環(huán)境組成。行為體通過傳感器和執(zhí)行器與其環(huán)境進行交互。行為體（agent）由主體（body）和交互控制器組成。行為體及時且必須根據(jù)其與環(huán)境的交互歷史做出做什么的決定。行為體并不直接訪問其歷史，但訪問所記憶的（信念狀態(tài)）和所觀察的。在每個時間點，行為體決定做什么并決定根據(jù)其信念狀態(tài)與當(dāng)前觀察記住什么。復(fù)雜行為體根據(jù)交互的分層結(jié)構(gòu)進行模塊化構(gòu)建。智能行為體擁有的知識可以在設(shè)計時獲得、離線獲得、在線獲得?！?/p>

（四）智能人工行為體（intelligent artificial agent）和自治行為體（autonomous agent）

該書第10章多行為體系統(tǒng)第10.7節(jié)小結(jié)指出：“多行為體系統(tǒng)（multiagent system）由多個行為體（multiple agents）組成，這些行為體可以自治行動（act autonomously）、對于結(jié)果有其自己的效用。該結(jié)果取決于所有行為體（agents）的行動（actions）。這些行為體可以競爭、合作、協(xié)調(diào)、通信、協(xié)商。”

該書第15章回顧與展望（Retrospect and Prospect）指出：

“盡管我們?nèi)匀粵]有能力去構(gòu)建具有人類水平表現(xiàn)的智能人工行為體（intelligent artificial agent），但是我們看起來已經(jīng)有了開發(fā)一個智能人工行為體的積木塊。主要的挑戰(zhàn)是對真實世界復(fù)雜性的處理。然而，至今為止看起來并不存在構(gòu)建具有人類水平表現(xiàn)的可計算的物化的行為體（computational embodied agents）的內(nèi)在障礙。

“自治行為體（autonomous agents）靠自己感知、決策、行動。在我們的技術(shù)和技術(shù)想象方面，這是根本的性質(zhì)上的變化。這一發(fā)展帶來了自治行為體采取超出我們的控制范圍的意料之外行動（actions）的可能性。如同任何顛覆性的技術(shù)那樣，這必定帶來實質(zhì)性的正面和負(fù)面后果——許多后果我們將無法判斷，許多后果我們簡直就是無法預(yù)見或者不能預(yù)見。

“許多老的社會倫理規(guī)則將被打破，無法適用于新世界。作為AI新的科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)建者，對此給予認(rèn)真的關(guān)注是我們共同的責(zé)任?！?/p>

注意，我們?nèi)匀粵]有能力去構(gòu)建具有人類水平表現(xiàn)的智能人工行為體，看起來只是有了開發(fā)一個智能人工行為體的積木塊。因此，沒有理由將agent譯為“智能體”，agent只是一個“行為體”。

八、從《多Agent系統(tǒng)引論》看agent

（一）多行為體系統(tǒng)（MAS）和人工社會系統(tǒng)（artificial social system）

伍德里奇是前述論文《智能agent：理論與實踐》的兩作者之一。他的《多Agent系統(tǒng)引論》是一部教科書，2002年出版第1版，2009年出版第2版。該書第2版前言指出：

“多行為體系統(tǒng)（Multiagent systems）是由多個稱為行為體的相互作用（interacting）的計算單元組成的系統(tǒng)。行為體作為計算機系統(tǒng)具有兩項重要能力：第一，它們至少具有某種程度的自治行動（autonomous action）能力——它們自主（for themselves）決定需要做什么（to do）以滿足其設(shè)計目標(biāo)。第二，它們有能力與其他行為體相互作用——不只是簡單地交換數(shù)據(jù)，而是從事在生活中每天都有的合作、協(xié)調(diào)、磋商之類的社交活動。E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

“多行為體系統(tǒng)從1980年代起成為一個獨特的研究領(lǐng)域，該領(lǐng)域在1990年代中期得到廣泛的認(rèn)同。從那時以來，國際上對該領(lǐng)域的興趣大為增加。其原因至少有一部分是基于這樣的信念，行為體是一種適當(dāng)?shù)能浖妒剑╯oftware paradigm），可用它來開發(fā)像因特網(wǎng)（Internet）這種巨大的開放的分布式系統(tǒng)所體現(xiàn)的各種可能性。盡管在開發(fā)因特網(wǎng)的潛在能力方面，多行為體系統(tǒng)在一定程度上具有關(guān)鍵作用，但是多行為體系統(tǒng)可以做得更多。對于理解和構(gòu)建（我們或可自然稱呼的）廣泛的人工社會系統(tǒng)（artificial social systems）而言，多行為體系統(tǒng)看上去是一個自然的比喻。多行為體系統(tǒng)的思想并不局限于單一的應(yīng)用領(lǐng)域，而是看起來適用于很多不同的應(yīng)用領(lǐng)域，這與在其之前的對象（objects）類似?！?/p>

（二）行為體（agent）及其所處環(huán)境的特性

該書第2版在第2章智能行為體的引言寫道：“此處給出伍德里奇和詹寧斯1995年給出的定義：行為體（agent）是一個計算機系統(tǒng)（computer system），它處在某個環(huán)境中，能在這個環(huán)境中自治行動（autonomous action）以實現(xiàn)其設(shè)計目標(biāo)?！边@是指前述伍德里奇和詹寧斯的論文《智能agent：理論與實踐》中給出的行為體的弱概念中的第一個特性即自治性（autonomy）。

該書第2版圖2.1引自拉塞爾和諾維格的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》（1995年第1版），如圖6所示。

圖6中的文字說明是：“處在環(huán)境中的行為體。行為體從環(huán)境中獲得感知的輸入，產(chǎn)生行動（actions）作為輸出以影響環(huán)境。這種交互作用通常是持續(xù)存在、并不終止的?！?/p>

該章的引言部分引用了拉塞爾和諾維格的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》1995年第1版的文字，以說明關(guān)于行為體處于其中的環(huán)境特性的四種分類，具體包括：“（1）可觀察的與不可觀察的;（2）確定性的與非確定性的;（3）靜態(tài)的與動態(tài)的;（4）離散的與連續(xù)的。”

值得注意的是，上述關(guān)于行為體處于其中的環(huán)境特性的四種分類，在被引的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》2020年第4版中已經(jīng)拓展為七種分類：“（1）完全可觀察的與部分可觀察的;（2）單行為體的與多行為體的;（3）確定的與隨機的;（4）陣發(fā)的與順序的;（5）靜態(tài)的與動態(tài)的;（6）離散的與連續(xù)的;（7）已知的與未知的?！?/p>

（三）多行為體系統(tǒng)（MAS）的組成

圖7是該書第1版的圖6.1，說明多行為體系統(tǒng)的組成情況。圖中的文字說明是：“多行為體系統(tǒng)是由一些相互之間交互作用的行為體組成的。為了成功地交互作用，這些行為體需要具備互相合作、協(xié)調(diào)、磋商的能力，很像我們通常那樣?！?/p>

九、agent的中譯正名及其意義

下面參考必應(yīng)（Bing）詞典（網(wǎng)址是https：//cn.bing.com/dict/）的agent釋義進行AI相關(guān)agent中文譯名的選取和正名。必應(yīng)詞典顯示，名詞agent的“權(quán)威英漢雙解”釋義有下列五種：

①（企業(yè)、政治等的）代理人，經(jīng)紀(jì)人：a person whose job is to act for， or manage the affairs of， other people in business， politics， etc;

②（演員、音樂家、運動員、作家等的）代理人，經(jīng)紀(jì)人：a person whose job is to arrange work for an actor， musician， sports player， etc. or to find sb who will publish a writer's work;

③原動力，動因（指對事態(tài)起重要作用的人、事物）：a person or thing that has an important effect on a situation;

④（化學(xué)）劑：a chemical or a substance that produces an effect or a change or is used for a particular purpose;

⑤施事者;施動者;行為主體：the person or thing that does an action （expressed as the subject of an active verb， or in a ‘by phrase with a passive verb）.

前文我們已經(jīng)通過對AI領(lǐng)域的六部（篇）代表性論著的述評，了解在AI領(lǐng)域中agent的背景、含義、特性，知曉agent和MAS的概念、環(huán)境、應(yīng)用。因此，就agent的五種釋義與AI領(lǐng)域中agent含義的吻合度分為三種情況：

（1）第⑤種釋義“最”吻合，此時agent是指“施事者”“施動者”“行為主體”，就是采取一個行為的人或事物，此時agent表述為一個主動動詞的主語，或者表述在有被動動詞出現(xiàn)時的“by”短語中。

這里“施事者”的反義詞是“受事者”;“施動者”的反義詞是“受動者”?！笆┦抡摺币辉~比較不常用;“施動者”一詞更不常用。而比“行為主體”更常見的用法是“行為體”;也考慮避免將agent 譯為“行為主體”而與“主體”（body）在中文語境下混淆。因此與AI相關(guān)agent的譯名宜采用“行為體”。

（2）第③種釋義與AI領(lǐng)域中的agent“在某種程度上有時”吻合。

（3）第①、②、④這三種釋義與AI領(lǐng)域中的agent“不”吻合。因此AI相關(guān)agent的譯名不可采用與第①、②、④這三種釋義相關(guān)的譯名。

當(dāng)然也不可采用含義并不準(zhǔn)確、可能誤導(dǎo)讀者的“智能體”。

眾所周知，在哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科的研究中會涉及各該領(lǐng)域的“行為”，如倫理行為、經(jīng)濟行為、心理行為、法律行為等。以AI與法律研究為例，當(dāng)我們將agent譯為“行為體”后，就為AI中agent作為“行為體”在法學(xué)研究可能涉及的“法律行為”（act in the law或 juristic act）埋下了循名責(zé)實的線索，預(yù)留了名正言順的空間。AI與法律領(lǐng)域中 AI相關(guān)的“法律主體”或“擬法律角色”應(yīng)該是agent。E993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122

進行agent中譯的正名，既有助于在AI領(lǐng)域本身加深對agent的認(rèn)識和理解，也有助于在AI與哲學(xué)社會科學(xué)各學(xué)科的交叉研究（包括AI與法律研究）中深入推進，還有助于在更高層次上對agent進行旁通統(tǒng)貫的研究。這就是對AI相關(guān)agent的中譯進行正名的意義之所在。

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The Rectification of Chinese Translation of AGENT in AI

and Its Legal Significance

Shou Bu

（Shanghai Jiaotong University Law School， Shanghai 200030， China）

Abstract： There is no consensus on the Chinese translation of the AGENT in Artificial Intelligence， which limits the depth of research. Reviewing the era background of the emergence of AGENT in AI， summarizing the translation of AGENT in AI in the Chinese context， examining in detail the descriptions of AGENT in several classic AI works in English， and thinking about the reasons for the rectification of Chinese translation of AGENT. It can be determined that the AGENT should be translated as "xingweiti"（doer or actor）. The AGENT should be the "subject" of AI's "action" in each field involved in the crossover study between AI and various disciplines of philosophy and social sciences. Therefore， the AI-related "action" subject， that is， the "legal subject" involved in the crossover study of AI and law， is the AGENT. This rectification is to crossover study the "action" of AGENT in AI and law， to bury the clues of the name， so as not to be unjustifiable. It not only helps to deepen the understanding of AGENT in the field of AI itself， but also helps to further promote the cross research of AI and law， and also helps to achieve mastery through a comprehensive study on AGENT at a higher level.

Keywords： agent; xingweiti; shishizhe; shidongzhe; zhinengtiE993D0D0-9E61-492A-BE5A-216212B78122