自主Agent结构AASC：理论、应用与合作模型

"这篇论文探讨了自主Agent结构AASC及其应用，主要研究了Agent理论和技术中的核心问题。AASC结构是基于BDI（Belief-Desire-Intention，信念-欲望-意图）架构和情境演算理论设计的，旨在突出Agent的自主性、主动性、反应性和社会性等特性。该结构适用于构建不同类型的Agent，包括主动Agent、反应Agent、社会Agent和合作Agent，提供了一个统一的框架。此外，论文还深入讨论了基于联合意向的合作Agent的构建方法，这涉及到合作Agent之间的协调和沟通策略。" 在Agent理论中，Agent结构的研究至关重要，因为它定义了Agent如何处理环境中的信息和执行任务。BDI结构是Agent设计的经典模型，它将Agent的行为解释为基于其信念（关于世界的知识）、欲望（期望的目标）和意图（实现目标的计划）的决策过程。而情境演算是形式化表示动态变化环境的一种工具，特别适合描述Agent如何感知和响应环境变化。 AASC（Autonomous Agent Architecture with Situated Cognition）结构是对BDI架构的扩展，强调了Agent的自主性。这意味着Agent不仅能够根据当前环境和内部状态做出独立的决策，而且还能自我调整其行为以适应新情况。此外，AASC还考虑了Agent的主动性，即Agent可以主动寻求信息或发起行动，而不仅仅是对环境刺激做出反应。反应性和社会性则确保了Agent能够有效地响应外部事件，并与其他Agent进行互动。 在合作Agent的构建方面，论文引入了联合意向的概念。联合意向是指多个Agent共同拥有并追求的同一目标，这要求Agent之间存在有效的通信和协调机制。通过这种模型，Agent可以协商策略，解决冲突，以达到共同目标，这对于多Agent系统的协作至关重要。 这篇研究的贡献在于提供了一种通用的Agent结构框架，可应用于各种复杂环境下的智能系统设计，如智能物联网、多Agent决策支持系统、分布式人工智能等领域。同时，它还为理解和实现更高级别的社会性和合作行为提供了理论基础。 关键词：Agent结构；心智状态；情境演算；合作Agent 中图法分类号：TP311（计算机软件及计算机应用）；TP18（人工智能） 文献标识码：A 文章编号：1001-3695(2005)07-0021-03 该研究对于理解自主Agent的理论基础和实践应用具有深远意义，不仅丰富了Agent理论的内涵，也为实际系统开发提供了实用的架构指导。