AI 代理通常被认为具有“传感器”、“内存”、“机器学习处理器”和“反应”组件。但是，具有这些功能的机器不一定会成为自编程 AI 代理。除了上面提到的部分之外，是否还有其他必要的元素或细节使机器能够成为自编程 AI 代理？

例如，2011 年的一篇论文宣称，解决最大化智能的优化问题是自编程过程的必备功能，如下所示：

当一个系统对其“认知基础设施”的某些元素进行学习时，可以说它执行了一个自编程实例，后者被定义为系统的“智能关键”特征的模糊集；而系统特征的智能关键性被定义为它的“特征质量”，是从解决最大化多特征系统智能的优化问题的角度来考虑的。

然而，这种“智能优化”的描述是模糊的。任何人都可以对自编程代理的必要组件给出一个清晰的定义或更好的总结吗？

_{这个问题来自 2014 年的封闭测试版，提问者的 UID 为 23。}