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第 8 章 Agent 系统 8.1 Agent 的概念 8.2 Agent 的结构 8.3 Agent 实例─ Web Agent 8.4 多 Agent 系统

第 8 章 Agent 系统 8.1 Agent 的概念 8.2 Agent 的结构 8.3 Agent 实例─ Web Agent 8.4 多 Agent 系统 8.5 Agent 的实现工具 8.6 Agent 技术的发展与应用. 8.1 Agent 的概念 8.1.1 什么是 Agent Agent 的基本特性： (1) 自主性 亦称自治性，即能够在没有人或别的 Agent 的干预下，主动地自发地控制自身的行为和内部状态，并且还有自己的目标或意图。 (2) 反应性 即能够感知环境，并通过行为改变环境。

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第 8 章 Agent 系统 8.1 Agent 的概念 8.2 Agent 的结构 8.3 Agent 实例─ Web Agent 8.4 多 Agent 系统

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Presentation Transcript

  1. 第8章 Agent系统 8.1 Agent的概念 8.2 Agent的结构 8.3 Agent实例─Web Agent 8.4 多Agent系统 8.5 Agent的实现工具 8.6 Agent技术的发展与应用

  2. 8.1 Agent的概念 8.1.1 什么是Agent Agent的基本特性： (1) 自主性 亦称自治性，即能够在没有人或别的Agent的干预下，主动地自发地控制自身的行为和内部状态，并且还有自己的目标或意图。 (2) 反应性 即能够感知环境，并通过行为改变环境。 (3) 适应性 即能根据目标、环境等的要求和制约作出行动计划，并根据环境的变化，修改自己的目标和计划。 (4) 社会性 即多个Agent在同一环境中协同工作。

  3. 8.1.2 Agent的类型 ● 从Agent理论模型角度来看，Agent可分为反应型、思考型（或认知型）和两者复合型。 ● 从特性来看，Agent可分为： (1) 反应式Agent (2) BDI型Agent 即有信念（belief，即知识）、愿望 （desire，即任务）和意图（intention，即为实现愿望而想做的事情）的Agent，它也被称为理性Agent。 (3) 社会Agent (4) 演化Agent (5) 人格化Agent

  4. ● 从所承担的工作和任务性质来看，Agent又可分为信息型Agent、合作型Agent、接口型Agent和移动型Agent等。 ● 纯软件实现的Agent称为软件Agent（Software Agent, SA）。

  5. 8.2 Agent的结构 思考型Agent结构模型示意图

  6. 简化Agent结构模型图

  7. 8.3 Agent实例─Web Agent ◆以卡耐基-梅隆大学（CMU）的Web Watcher为例。

  8. 8.4 多Agent系统 ◆多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）是Agent技术的一个重点研究课题；MAS也是分布 式人工智能（DAI）的基本内容之一。 8.4.1 多Agent系统的特征 (1) 每个Agent拥有解决问题的不完全的信息或能力； (2) 没有系统全局控制； (3) 数据是分散的； (4) 计算是异步的。

  9. 8.4.2 多Agent系统的研究内容 (1) 多Agent系统的体系结构； (2) 多Agent系统中Agent心智状态包括与交互有关的心智状态的选择与描述； (3) 多Agent系统的特性以及这些特性之间的关系； (4) 在形式上应如何描述这些特性及其关系； (5) 如何描述多Agent系统中Agent之间的交互和推理。

  10. 8.4.3 多Agent系统的体系结构 (1) Agent网络 (2) Agent联盟 (3) 黑板结构 ◆软件工程界推出的多Agent系统的体系结构标准 (1) FIPA （The Foundation for Intelligent Physical Agents）标准的MAS体系结构 FIPA的MAS体系结构

  11. ●消息传输层的作用： • 能支持多种传输协议，例如：IIOP、 HTTP、WAP等。 • 以特定方式套封消息，例如：XML用于HTTP协议下的消息封装，bit-efficient用于WAP下的消息封装。 • 能够表达FIPA的ACL，例如：使用字符串编码，XML编码，bit-efficient编码。 • Agent管理层处理Agents的创建、注册、寻址、通信、迁移以及退出等操作，它提供如下服务： • 白页服务，比如Agent定位（寻址）、命名和控制访问服务。 • 黄页服务，比如服务定位、注册服务等。 • Agent消息传输服务。

  12. ●Agent通信层是一种基于通信谓词又叫通信断言的机制，支撑这种机制的就是Agent通信语言ACL。ACL描述两部分内容，其一是通信的行为者，其二是通信的内容，并且支持上下文机制。FIPA的ACL是在早期的Agent通信语言ARCOL和KQML基础上形成的。在内容描述方面，FIPA使用一种内容语言作为FIPA语义语言，这些内容语言就是通常的约束选择语言，比如KIF、RDF等。FIPA交互协议描述了通过某些行为或者交互以完成某种目的而进行的对话。●Agent通信层是一种基于通信谓词又叫通信断言的机制，支撑这种机制的就是Agent通信语言ACL。ACL描述两部分内容，其一是通信的行为者，其二是通信的内容，并且支持上下文机制。FIPA的ACL是在早期的Agent通信语言ARCOL和KQML基础上形成的。在内容描述方面，FIPA使用一种内容语言作为FIPA语义语言，这些内容语言就是通常的约束选择语言，比如KIF、RDF等。FIPA交互协议描述了通过某些行为或者交互以完成某种目的而进行的对话。

  13. 应用过程示例 基于FIPA－MAS体系结构标准的多Agent系统应用示例

  14. （2）OMG（Object Management Group）的多Agent系统体系结构特点--应用分为以下几种： • 企业级应用，主要包括：智能文档(smart document)，面向目标的企业规划，动态人事管理等。 • 交互级企业应用，主要包括产品或者服务的市场拓展、代理商管理、团队管理。 • 过程控制，包括智能大厦、工厂管理、机器人等。 • 个人Agents，包括像邮件和新闻过滤、个人日程管理、自动秘书等。 • 信息管理任务，包括信息检索、信息过滤、信息监视、数据资源调节、Agents和个人助手程序间的交互。 • 这些基本涵盖了目前Agent系统的应用范围，基于此，OMG给出了一种多Agent系统的参考结构(详见http://agent.omg.org)。

  15. 8.5 Agent的实现工具 （1）专用的面向Agent的程序语言。 ●ADL （Agent描述语言） ●PCL （Agent处理控制语言） ●SACL （Agent通信语言，中科院计算所开发） ●AGENT0 ●PLACA（PLAnning Communicating Agent language） ●KQML（Knowledge Query and Manipulation Language） （2）通用面向对象程序语言（的扩充） ●Java

  16. 8.6 Agent技术的发展与应用 ●人工智能 ●计算机（网络）与信息科学技术 ●其它业务领域

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