迈向自适应多智能体系统与BDIAOP的新征程

# 迈向自适应多智能体系统与BDI AOP的新征程 ## 1 自适应多智能体系统的广义模型探索 在软件智能体领域，适应性是其显著特征之一。然而，存在多种不同的智能体模型，并且应用了多种技术来解决智能体行为适应不可预测变化或学习全新行为的问题。 为了研究环境设计在支持适应方面的作用，可以定义自适应多智能体系统（MAS）的广义模型。这对于理解智能体为了更能适应变化需要具备哪些关键元素，以及确定支持适应的环境设计要求至关重要。 我们关注的是那些行为（至少部分）已定义，但需要应对变化或找到更好实现目标方法的MAS。这有效地排除了仅基于学习的智能体系统，这类系统以截然不同的视角处理适应问题，并且不将环境设计作为首要抽象。这类系统在事先无法定义策略的多个领域确实很有用。而在多智能体面向编程的背景下，更常见的情况是应用的业务逻辑预先设定了策略，但系统仍希望随着时间的推移对变化具有鲁棒性和弹性。 ## 2 利用数字孪生能力实现适应 在探索适应与环境的一般关系时，可以改进数字孪生模型和技术，以展现那些被认为对支持适应至关重要的能力。 在数字孪生的原始概念中，理解如何创建自我描述的数字孪生（DT）是很重要的，这些DT能展示其状态和能力的知识级表示，以便智能体能够对其进行推理。这种DT描述可能需要与智能体能够理解的语义词汇表保持一致，并且可能需要以不同的表示格式交付给具有不同能力或目标的不同智能体。此外，智能体进行推理所需的数据可能包括数字孪生本身的特征，例如从物理资产报告的信息的保真度。 最后，对DT的模拟和预测能力进行建模，将其作为一种服务提供给智能体，使其能够安全地探索环境及其动态，这是一个有趣的挑战，尤其是在涉及如数字孪生网络这样复杂且开放的生态系统中的多个DT时。例如，智能体可能需要了解对一个DT采取行动是否会在不对其他相关DT产生不良副作用的情况下实现其目标。这就需要组装某种模拟场景或虚拟环境，让智能体在对“真实”DT采取行动之前能够安全地进行探索。 ## 3 面向主流的BDI AOP困境 ### 3.1 AOP与主流编程 智能体面向编程（AOP）是三十年前引入的一种范式，用于对具有心理状态的自主实体（即智能体）进行建模。智能体是一种用于建模复杂系统的抽象形式，它们被设计用于执行任务并相互交互。每个智能体都有一个明确的世界表示，这取决于它们所处的环境，并且它们会思考采取何种最佳行动方案来实现其目标。 典型的建模智能体心理状态（进而建模其行为）的方法是通过符号技术，其中一个显著的例子是BDI模型，它利用逻辑来描述智能体的三个要素：信念（Beliefs）、愿望（Desires）和意图（Intentions）。信念描述了智能体的内部状态，并跟踪它们所处环境中发生的变化。愿望代表了系统的动机状态，即系统想要实现的主要目标。每个智能体都设计有一组计划，每个计划由一组行动组成，这些行动被选择用于共同实现其目标。智能体根据其心理状态中的信念集选择一个计划。智能体可以同时执行多个计划，意图代表了智能体选择的计划，并跟踪其进展。 如今，有几种支持AOP的语言，特别是对于BDI，常见的选择有Jason、Jadex和Goal。然而，尽管这些语言已经存在多年，但没有一种BDI/AOP编程语言出现在常用编程语言的流行度指数中，如TIOBE、PYPL（编程语言流行度）和Stackoverflow开发者调查。 ### 3.2 BDI/AOP范式推广的阻碍因素 #### 3.2.1 学习曲线与易用性的平衡 目前，有许多AOP技术，通常以独立语言或库的形式存在。定制语言具有很好的易用性，因为它们是为了对BDI范式的实体进行建模而设计的，但与库相比，它们通常具有更陡峭的学习曲线，因为用户需要学习和适应新的定制语法和软件生态系统。这导致了一个障碍，即使开发者需要解决的问题适合通过AOP来解决，他们也难以理解如何对智能体进行建模。 另一方面，采用库可以带来更平缓的学习曲线，因为它继承了主流语言的语法和生态系统，但代价是易用性大大降低：通用编程语言的语法通常不能将BDI/AOP抽象作为一级实体来捕捉，这反过来又导致代码的清晰度、整洁度和可维护性降低。 我们认为需要一种能够在易用性和易于采用之间取得平衡的BDI/AOP技术，例如定义内部领域特定语言（DSLs）。这类技术将提供定制语法，同时利用主流语言现有的生态系统和熟悉的语法。 #### 3.2.2 工具支持 工具支持是编程语言成功的一个主要因素。开发者更有可能采用一种能够让他们利用知名开发工具（如集成开发环境（IDEs）、代码建议、语法高亮器、代码检查器等）和丰富的库生态系统的技术。对于从业者来说，工具非常重要，以至于有些人认为围绕编程语言构建的工具甚至比语言本身更重要。 然而，在AOP定制语言中很难找到这些功能：每种语言都需要定制实现支持开发者的工具，而且还需要有人维护这些工具，这对于研究人员来说是一项非常耗时的任务。 我们认为，对于使用AOP的开发者来说