可进行动作识别的AGI机器人一般是基于什么技术和算法？常用的模型是什么？

可进行动作识别的AGI机器人一般基于深度学习技术和算法进行开发。常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

在动作识别中，通常使用的是时序数据，如加速度计、陀螺仪和磁强计等传感器采集到的数据。这些数据可以被视为时间序列，因此可以使用RNN和LSTM等模型来处理这些数据，并且这些模型的记忆能力可以帮助机器人更好地识别动作。

同时，卷积神经网络也常用于动作识别中。在使用CNN进行动作识别时，通常需要将时序数据转化为图像形式，如将加速度计数据转化为图像，然后使用CNN模型进行处理。

还有一些新兴的模型，如深度信任网络（DeepTrust Network）和迁移学习等也逐渐被应用于动作识别中。