在语义传输中涉及到的智能体包括信源数据模态、信宿智能任务以及信道传输环境。单智能体系统仅涉及一个智能体，该智能体独立完成感知、决策和执行任务，通常在不需要与其他智能体直接交互的环境中运行，能自主获取环境信息，并基于自己的知识和能力做出决策。

        单智能体通常依赖一个集中式的知识库，该知识库存储所有相关的信息和规则。智能体在需要时从这个知识库中检索信息。信息获取和更新过程较为简单，智能体可以直接访问知识库进行学习或更新。

系统框架

        下面是单智能体语义知识库的原理图：

        语义知识库在语义符号抽取阶段扮演着关键角色。在语义符号抽象阶段，输入文本通过Text2KG对齐模块，与已有的知识库进行对齐。知识库提供了丰富的语义信息，可以帮助将文本内容转化为更具结构性的语义符号，这些符号可以是实体（例如人、地点、组织）和关系（例如“属于”关系、“朋友”关系）等。

        将得到的语义符号经过传统通信模块进行传输，在传输中，知识图谱即语义知识库同时辅助进行纠错。在语义符号识别阶段，通过KG2Text过程，知识库可以用于将接收到的语义符号重新转化为文本。知识库提供的背景和上下文信息可以用于微调文本转换模型，从而更准确地理解和重建文本内容。

构建和使用

        语义知识库通常由大量的三元组（subject-predicate-object）构成，例如（爱因斯坦-是-物理学家）。这些三元组可以从大规模文本数据中抽取，也可以通过机器学习模型自动生成。知识库通过积累大量的三元组，形成一个庞大的知识网络，使得系统能够理解复杂的语义关系。

        知识库并不是静态的，它可以根据新的信息不断更新和扩展。这意味着智能体可以通过学习新信息来丰富其知识库，从而在通信中提供更准确的语义匹配和符号识别。