本文摘要讨论了智能体学习与感知的两个关键方面。在程序性学习中，智能体通过奖惩机制（如棋类游戏）逐步优化行为；在陈述性学习中，智能体通过扩展知识库（如运动员调整策略）来改进决策。感知方面，智能体需要处理传感器数据，简单的陀螺仪信号可直接编码，而复杂的语音图像识别则需额外处理。响应生成可能简单（直接执行）或复杂（语言生成），这使得图像处理、自然语言理解等成为重要研究领域。这些属性构成了智能体发展的基础

本文包含三个编程题目解析和一个英文段落翻译练习。编程题目分别是：1) 汽水瓶兑换问题，通过循环计算空瓶兑换汽水的最大数量；2) 阶乘最后非零位问题，通过分解质因数或截断末尾零的方法解决大数溢出问题；3) 菜价计算问题，使用四舍五入处理金额。英文段落对比了人工翻译和AI翻译版本，探讨了人工智能研究中智能体反应层级的分类问题。所有代码示例都附有详细解题思路和注意事项说明。