Agent通信语言KQML的实现及应用
协商机制的KQML原语的设计研究
协商机制的KQML原语的设计研究[摘要]由于XML语言具有良好的语义表示能力,本文章采用XML扩展KQML的内容层,丰富了KQML语义的表达,可方便地表达智能体的多种语义,增强了语言内容的可扩展性,降低了语言的复杂度。
下面我们将重点讲述如何利用XML语言来实现KQML原语的内容。
[关键词]KQMLKQML是一种最通用的智能体通信语言,1997年Finin和Labrou建议一种KQML新规范。
新规范在KQML消息的句法和保留的执行参数方面差别很小,但是在保留的消息类型集、含义和使用方面有重大的改变。
KQML规定了消息格式和消息传送系统,为多智能体系统通信和协作提供了一种通用框架。
特别是提供了一组识别、连接建立和消息交换的协议。
消息的语义内容在KQML中规定并不详细。
因为标准是开放的,各种语言可以用来传送知识,也可以集成在KQML中。
在智能体之间进行通信时,内容语言KIF表达语义能力不强,XML虽然具有很好的结构,但它在表达数据的语义方面也不是很强。
由于XML语言具有良好的语义表示能力,本章采用XML扩展KQML的内容层,丰富了KQML语义的表达,可方便地表达智能体的多种语义,增强了语言内容的可扩展性,降低了语言的复杂度。
这也是本文的特点之一。
对于多智能体中任何一种有意义的合作,方法和语言在信息共享中是不可缺少的。
智能体通信语言定义了语法和语义用于智能体间通信。
最有潜力和最常用的智能体通信语言是基于言语行为理论(Speech Act Theory)。
KQML是其中重要的一种。
言语行为理论是由英国哲学家和语言学家Austin提出的。
有关言语行为理论的研究主要集中于如何划分不同类型的言语行为。
言语行为理论是对人类通信语言分析的一种理论上的框架,它作为一种智能体通信的通用模式得到广泛应用。
言语行为理论的主要原理是:通信语言也是一种动作,可以用来指导、控制相关的智能体的感知状态,并主要用来考虑智能体之间可以交互的信息类型。
多Agent通讯在多移动机器人中的实现方法
lnug - K ML ( n we g Q e n Maiuai Ln ug ) h K ML i x ne a d sd o ov t ag ae Q K o l e u r a d n plt n a gae . e Q s t dd n ue t l h d y o T e e s e e polm cmm nct n o em lpe m bl rbt i h p c.h o v ̄ o . hc ssteetni fK ML rb o u i i ft ut l o i o o n t sae e cn e e ao h i e s e T !w i ue h xes n o Q ' t h o
i d sg e . s e in d
K y rs ewo d :MA 、QM . h — b erb I SK L mu imoi oes l
l 引 言
近 年来 , 于 分 布式 人 工智 能 中 多智 能 体 理 论 (I S 的 多 基 r ) * A
方 A et即点对点通信 。系统 内其余 的 A et gn, gl 不接收此信息 。 l 强信号 通信 , 是指 当一个 A el gn 发送信 息时 , 实际上是将
i r mi ah o e.Q h sb e ce t s as nad o g n em u l t n ad wd y ue tpeetn n m o ec h r Ml a en acpe a t d r fae t o m n ai n  ̄d sd a rsn. o f n t K d a e o I
信 息 向整 个 系 统或 环 境 发 送 , 且 信 息 的 强 度 随 距离 的增 加 而 并
机器人台作 已成 为机器人学研究领域 的热点 I , 受到各国专 家 学者的普遍关 注。 依据 MA S的特性组织和控 制多个机 器人 , 使 之能合 作完成单个机器人无法完成 的复杂任务 , 其主要考察 的
扩充KQML以实现多Agent系统通信
A et gn 通信语言(C ) AL 作为充分发挥 A et gn潜力的关键所在 , 益受到研究人员 的重视。 日 最著名的 A L C 是 由A uA下属的 K E f P S 外部接 F小组制定 的 K M 语言( nweg ur adM n uao agaet 标准 I Q L K ol e e ai l i Lnug )。 d Q y n p tn 1 的 K M 语法基于 Ls 语言中的 s 表达式, Q L i p 一 其语义模型以言语行为理论为基础 , 目的是支持在分布式的、 异 构的、 动态的、 含大量 自主节点(gn 环境下知识和信息的共享 、 A et ) 重用。 前 K M 目 Q L的定义中包含一系列的执 行原语及其语义说 明和相关的使用建议。 协商是一种以通信方式或通过推测其它 A et gn 的意图和目 的方式解决冲突的过程。 标 在开放的多 A et gn 系统中, 矛盾无处不在 , 同时这种矛盾往往无法用逻辑演绎的方法解决 , 因此 , 协商便成为处理 M S A 系统中 各种矛盾必不可少而又切实可行的办法。合同网是一种广为使用的协商协议I。 2 . 3 1
关键词 : A e t 多 gn 系统 ; Q L 合同网; K M ; 原语
中 图分 类 号 : P 1 .2 T 31 5 文献标识码: B
E tn i f Q r o xe s no MLf mmu iaina ot S o K oC nct b u o MA
分布式人工智能和Agent技术
分布式人工智能和Agent技术7.1 分布式人工智能分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence,DAI)的研究始于20世纪70年代末,主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地实现问题求解。
其特点是:(1)系统中的数据、知识以及控制,不但在逻辑上而且在物理上分布的,既没有全局控制,也没有全局的数据存储。
(2)各个求解机构由计算机网络互连,在问题求解过程中,通信代价要比求解问题的代价低得多。
(3)系统中诸机构能够相互协作,来求解单个机构难以解决,甚至不能解决的任务。
分布式人工智能的实现克服了原有专家系统、学习系统等弱点,极大提高知识系统的性能,可提高问题求解能力和效率,扩大应用范围、降低软件复杂性。
其目的是在某种程度上解决计算效率问题。
它的缺点在于假设系统都具有自己的知识和目标,因而不能保证它们相互之间不发生冲突。
近年来,基于Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。
7.2 Agent系统Agent提出始于20世纪60年代,又称为智能体、主体、代理等。
受当时的硬件水平与计算机理论水平限制,Agent的能力不强,几乎没有影响力。
从80年代末开始,Agent理论、技术研究从分布式人工智能领域中拓展开来,并与许多其他领域相互借鉴及融合,在许多领域得到了更为广泛的应用。
M.Minsky曾试图将社会与社会行为的概念引入计算机中,并把这样一些计算社会中的个体称为Agent,这是一个大胆的假设,同时是一个伟大的、意义深远的思想突破,其主要思想是“人格化”的计算机抽象工具,并具有人所有的能力、特性、行为,甚至能够克服人的许多弱点等。
90年代,随着计算机网络以及基于网络的分布计算的发展,对于Agent及多Agent系统的研究,已逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点,也成为分布式人工智能的重要研究方向。
目前,对于Agent系统的研究正在蓬勃的发展可分为基于符号的智能体研究和基于行为主义的智能体研究。
多智能体研究综述
多智能体研究综述摘要:多智能体技术正不断成为人工智能领域中最为重要的研究方向,有着极大的研究价值与应用价值。
本文分别介绍了多智能体的概念,多智能体的体系结构,多智能体的通信,多智能体的协调与协作机制,多智能体的应用等方面,对多智能体系统进行了初步的了解与探索。
关键词:多智能体系统通信协调与协作应用一、多智能体概念1.智能体的概念智能体(Agent)是分布式人工智能(DAI)领域的一个基本术语,Agent 的概念最早出现在1977年CarlHewitt的“ViewingControlStructuresAsPatternsOfPassingMessages”一文中提出的[1]。
智能体被认为是一个物理或抽象的、能在一定环境下运行的实体,它能作用于自身和环境,并对环境作出反应.智能体具有知识、目标和能力.知识主要包括领域知识、通讯知识、控制知识等;目标可以根据变化情况分为静态目标和动态目标,目标可以通过算法编入或显示给定,或通过通讯获得;能力是指智能体具有推理、决策、规划和控制等的能力。
2.多智能体的概念多智能体(MAS)是指多个单智能体间的相互协作和协调来共同完成一项任务。
主要的研究方向包括:多智能体系统的体系结构、多智能体系统间智能体的通信、多智能体系统间的协作和协调、基于多智能体的智能决策系统等.Nwana 提出的多智能体的三种特性,分别为:自主性、合作性、学习性[5],Shoham在Agent—orientedprogramming一文中提出了组成多智能体的几种模型[6],而在这模型之间必然存在着相互通信的问题。
MWooldrideg,NRJennings提出较为被普遍人认可的特性:情境性、自治性和适应性[7]。
3.多智能体的分类为了更好的理解和分析多智能体,将多智能体进行分类显得尤为重要。
在人们普遍认可的分类中,多智能体的分类依据主要有多智能体的功能表现、多智能体的排列方式和效力、多智能体内部之间的地位程度等等。
课程教学计划-人工智能(第3版)-贲可荣-清华大学出版社
课程教学计划课程名称:人工智能专业(人数):施训时间:任课教员(编写人):学时:40学时审核人:一、课程概述(一)性质、地位《人工智能》是计算机科学与技术专业的必修课。
人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。
其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
(二)基本理念本课程遵循素质教育、创新教育指导思想,课程教学突出“以人为本”,从关注教转向关注学,突出学员学习的主体地位。
本课程介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用,除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外,着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,特别是近期发展起来的方法和技术。
此外,用比较多的篇幅论述人工智能的应用,包括新的应用研究。
(三)设计思路研究人工智能的目的,一方面是要造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质。
通过研究和开发人工智能,可以辅助、部分代替甚至拓宽人的智能,使计算机更好地造福于人类。
信息经抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。
因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。
在课程框架设计上与国外最先进的教材一致,在内容安排上基本理论与基本方法相结合,课堂着重理论、课外强调实践,在教学手段上采用多媒体。
要求教师加速知识更新,拓宽相关学科知识,具有较高的教学、科研和技术开发创新能力。
二、课程目标(一)课程总目标本课程是计算机科学与技术专业(含相关专业)的前沿基础课,研究怎样使计算机来模仿人所从事的推理、规化、设计、思考和学习等思维活动,来解决需人类专家才能处理的复杂问题。
本课程是一门理论性和实践性都很强的综合性课程,为计算机的应用提供了许多新思想和新方法。
本课程介绍了人工智能的基本原理及其主要应用技术,包括人工智能的原理与基础,知识表示,自然语言的计算机处理,人工智能语言,机器学习等基本原理。
开阔学生的知识面和视野,了解计算机科学发展的前沿。
agent实现原理
agent实现原理一、引言Agent技术是当前人工智能领域的研究热点之一,它是指能够在特定环境下自主行动、感知和决策的智能实体。
Agent的实现原理涉及到多个学科领域,包括计算机科学、控制论、人工智能等。
本文将深入探讨Agent的实现原理,以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
二、Agent的基本组成一个典型的Agent通常由以下几个部分组成:1.感知器:感知器负责从环境中获取信息,包括对环境的感知和理解。
感知器的输入是环境中的信息,输出是对环境的理解和对环境的描述。
2.控制器:控制器负责根据感知器获取的信息和Agent的目标,制定出相应的行动方案。
控制器通常采用一定的算法和策略,以实现最优化的决策。
3.执行器:执行器负责根据控制器输出的行动方案,在环境中执行相应的动作。
执行器的输入是控制器的输出,输出是Agent在环境中的实际行动。
4.通信器:通信器负责Agent之间的信息交换和协调。
在多Agent系统中,每个Agent都需要与其他Agent进行通信,以实现协同工作。
三、Agent的实现原理1.感知与理解环境:感知器通过传感器等设备获取环境中的信息,并使用一定的算法和模型对信息进行处理和理解。
感知器的目的是获取关于环境的准确信息,并将其转化为Agent能够理解和利用的形式。
2.决策与规划:控制器根据感知器获取的信息和Agent的目标,采用一定的算法和策略进行决策和规划。
控制器的目标是制定出最优化的行动方案,以实现Agent的目标。
3.执行与反馈:执行器根据控制器输出的行动方案,在环境中执行相应的动作。
执行器的目标是确保Agent的实际行动与决策方案一致。
同时,Agent还需要对执行结果进行反馈和评估,以调整和控制自己的行为。
4.通信与协调:通信器负责Agent之间的信息交换和协调。
在多Agent系统中,通信器的目标是确保每个Agent都能够与其他Agent进行有效的信息交换和协同工作。
通信器可以采用一定的协议和规范,以保证信息交换的准确性和可靠性。
Agent的通信解析
支持与其它语言和协议之间的互操作,支持在大型网络环境 中的知识查找,易于与现存系统无缝地连接。
可靠性上,ACL必须支持Agent之间可靠的、安全的通信,应
提供识别和表示错误与警告的机制。
两种ACL
KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)
ACL的产生
ACL最初源于KSE(Knowledge Sharing Effort知识
共享工程)的工作。 KSE发布的两个主要文件: 知识查询与操纵语言(KQML, Knowledge Query and Manipulation Language ) 。 KQML 是一种用做 Agent 通信的“外层”语言,它为消息定义了一个“信封 格式,使用这个格式,Agent可以明显地说明一条消 息不发音的言语想动作的能力。KQML并不关心消息 的内容。 知识交换格式(KIF,Knowledge Interface Format)。 KIF是一种显式地允许对某个特定的“谈论的领域” 进行知识表示的语言。它主要是要(尽管不是唯一 地)形成KQML消息的内容部分。
ACL的特性(一)
形式上,ACL应具有表达性,语法简单,容易被人类
阅读,能够被各种使用者接受;为了传输和解析的 方便,ACL应是线性或容易转变为线性的;为了易于 集成到各种系统中其语法应该可以扩展。 内容上, ACL 应是分层的,尤其是要将 ACL 传输的内 容与它所要表达的通信动作(即上面所说的命题态度) 分开。ACL中应该定义一个可扩展的执行原语集合 , 这些执行原语提供了Agent认知状态与消息标识之间 的映射,而且该集合中至少应包含独立于具体应用 的执行原语内核。 语义上, ACL 语义的描述应为 Agent 的通信提供一个 模型,保证应用系统的设计者们对ACL的理解和使用 无论何时何地都具有一致性。
Multi Agent
Multi-Agent校园一卡通系统集成研究 2010年02月06日10:07 中国一卡通网生意社02月06日讯随着信息技术的高速发展,目前高校的信息化程度也在逐渐提升。
为了提升核心竞争力,高校掀起了一场“数字化校园系统建设”(Digital Campus)的热潮。
在数字化校园建设中,“校园一卡通”作为基础工程,为数字化校园提供了全面的数据采集平台。
目前高校校园一卡通中存在多个不同时期的各种信息系统,存在着异构数据库,需要整合二级管理部门的“信息孤岛”[1],解决异构的集成问题。
本文主要研究各个应用支撑系统的数据库异构问题,并引入Mutil- Agent技术,提出一种基于Mutil-Agent的高校校园一卡通集成方案。
1 Mutil-Agent技术Mutil-Agent(MA)技术主要是研究多个Agent之间如何相互协作、相互支持以完成系统共同目标的问题,其成果可应用于物理分布或逻辑上具有分布性特点的应用领域。
多智能Agent系统(Mutil-Agent System,MAS)是指由多个可执行网络计算Agent组成的集合。
MAS的协作求解问题的能力超过单个Agent,这是MAS产生的最直接的原因。
它能够模拟人类社会团体、大型组织机构的群体工作,可用它解决复杂问题[2]。
对MAS的研究主要涉及以下六个方面的内容:⑴功能控制范围。
单个Agent的功能控制范围可以是全局,也可以是局部。
⑵集成系统的操作手段。
系统可以通过局部功能、局部接口、应用或问题参数访问单个Agent。
⑶系统控制位置。
包括中心或分布的。
⑷系统集成机制。
包括功能、语言、表示方法、应用或问题。
⑸Ag ent组成。
包括同构、异构的。
⑹系统Agent类型。
包括人、机器、人和机器的混合。
MAS的研究历史最早可以追溯到80年代中期的Actors模型,随后Davis和Smith提出了合同网协议。
合同网协议至今仍被认为是关于通信、MAS研究的重要成果,主要内容包括:MAS理论、Multi-Agent协商和Multi- Agent规划等。
基于Agent技术工作流管理系统模型实现方案
基于Agent技术工作流管理系统模型实现方案目前大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流,而忽视了工作流之间的资源约束关系,基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。
本文讨论了基于Agent的工作流管理系统,包括Agent技术、工作流参考模型、基于Agent技术工作流管理系统模型以及系统实现方案的设计思想。
标签:Agent 工作流管理系统参考模型工作流管理系统是利用计算机技术和信息技术作支持,使企业等组织机构的业务流程实现自动化。
当前,大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流,忽视了工作流之间的资源约束关系,而基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。
Agent具有某种程度的类人性,其本意就是要代替人(或协助人)完成某些工作。
工作流管理系统作为一种群件系统与Agent系统有着某种相似的特点,都满足分布式的协同工作系统,因此Agent系统非常适合应用于工作流管理系统,尤其是设计分布式工作流控制结构。
一、Agent技术关于Agent目前还没有统一的明确定义,一般来说,Agent是指可以代替用户完成简单、重复的操作,具有一定代理性的智能化软件。
基于Agent的工作流管理系统,组织机构内的每个资源(包括人员、设备和数据库等)都有一个Agent 与之相关联。
按其实现的功能不同,Agent可以分为以下3类:1.接口Agent:其主要功能是管理人员资源,在其他Agent看来,它是代表用户参与活动的主体。
2.任务Agent:其主要功能是解释过程定义、控制过程实例的执行(包括创建、激活、暂停和终止等)、活动的调度、工作流控制数据的维护,以及与执行中的管理和监控等等。
当启动一个工作流时,与之相对应就创建一个任务Agent。
3.资源Agent:与除人员资源以外的其他资源相关联,如打印机、数据库。
当接口Agent或任务Agent要访问数据资源或使用某个设备时,它就向与之相关的资源Agent发送请求,资源Agent负责管理该项资源,它执行请求并将操作结果返回给请求者。
扩充KQML以实现仿真机器人足球比赛中多Agent通讯
扩充KQML以实现仿真机器人足球比赛中多Agent通讯刘佳新;王玉琨;王新生
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)034
【摘要】KQML是一种最常见的Agent通信语言,目前已成为Agent通讯语言的事实标准,并得到广泛的应用.该文对现有的KQML原语进行分析,指出任务交互原语的缺乏,不能满足仿真机器人足球比赛中Agent交互需求,因此对KMQL进行扩充.该文给出4条扩充原语的定义、语义描述以及在比赛中一个Agent交互实例的实现.
【总页数】3页(P222-224)
【作者】刘佳新;王玉琨;王新生
【作者单位】燕山大学网络中心,河北,秦皇岛,066004;河北省工程咨询研究院,石家庄,050051;燕山大学计算机系,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP242
【相关文献】
1.扩充KQML以实现多Agent系统通信 [J], 陈业斌;李颖
2.基于扩充KQML的Agent通信模型及实现 [J], 王宏宇;牛君
3.基于KQML的agent安全通讯模型 [J], 郭瑞景;苏敏;陶先平
4.KQML Agent语言在坦克分队CGF通讯机制中的应用 [J], 李永强;徐克虎;陈建
锋;韩志军
5.基于Agent的工作流管理系统中KQML的扩充 [J], 徐锦英;徐锡山;季磊
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人工智能Agent
2.5 Agent通信 Agent之间的通信是实现Agent间相互作用的基础。Agent间的通信涉及到Agent 之间的 方式、Agent通信语言的理解和生成等。 面向Agent的程序设计AOP的核心思想是用思维属性(如信念、愿望、意图等) 直接对Agent进行程序设计,思维属性是Agent理论研究人员提出的表示Agent特性 的方法。第一个实现面向Agent程序设计风格的语言是Agent0程序设计语言。在这 个语言中,使用一组能力集(Agent可以做到事情)、初始信念集、初始承诺集,以 及承诺规则集来说明一个消息条件、一个思维状态条件和一个动作。 目前国际上最著名的Agent通信语言是美国ARPA的知识共享计划中提出的两种 相关的语言:一种是KQML,另一种是KIF。
2.5.2 KQML语言 KQML即知识查询与操作语言。KQML是一种目前来说最通用的Agent通信语言。 KQML定义了消息格式和消息传送系统,为多Agent系统通信和协作提供了一种通用 框架。KQML的消息可以大致认为是一个对象:每条消息有一个语用词,以及多个参 数。KQML分为内容、消息和通信等三个层次。内容层以KIF为语法对需要传输的知 识进行编码;消息层包含行为类型、资格等,其中行为类型主要从言语行为理论演 化而来;通信层包括发送者、接受者、惟一标志、同步等。KQML并不关心消息的 内容,它好比一个信封,为消息定义了一个格式,使用这个格式,Agent之间可以彼 此协调合作。 KQML的消息传送机制(即Agent B从Agent A得到消息的方式)从来没有做严 格的定义,这导致使用不同的KQML会话的Agent难于互操作。 KQML的语义没有严格的语义定义,严格的语义定义可以辨别出声称使用KQML 的两个Agent实际上是否“恰当地”使用了这个语言。KQML语用词的“含义”只是 用非形式化的语言描述,因此会引起不同的解释。
完整、通用的agent机制
完整、通用的agent机制Agent机制是一种模拟人类行为的技术,它模拟了人类在特定情境下的思考和决策过程。
这种机制可以应用于各个领域,如智能机器人、智能助手、自动驾驶等。
通过模拟人类的思维和行为,Agent 可以更好地理解和应对复杂的环境。
Agent机制的核心是智能体(Agent),它可以感知环境的状态,并根据环境的变化做出相应的反应。
智能体可以通过传感器获取环境的信息,并通过执行动作来改变环境的状态。
智能体还可以根据自身的目标和知识,进行规划和决策,以达到预定的目标。
Agent机制的实现需要考虑以下几个方面:1. 知识表示与推理:智能体需要具有存储和处理知识的能力。
它可以使用符号逻辑、规则引擎或神经网络等技术来表示和推理知识。
通过不断学习和更新知识,智能体可以提高自己的决策能力和适应性。
2. 感知与行为:智能体需要具备感知能力,通过传感器感知环境的状态。
它可以使用计算机视觉、语音识别等技术来获取环境信息。
同时,智能体需要具备行为生成的能力,根据环境的状态和自身的目标做出合适的行动。
这可以通过运动控制、路径规划等技术来实现。
3. 学习与适应:智能体可以通过学习来改善自身的性能。
它可以通过监督学习、强化学习等方法来从经验中学习,并根据学习结果来调整自己的行为。
智能体还可以通过遗传算法、进化计算等方法进行进化和优化,以适应环境的变化。
4. 协作与协调:在某些情况下,智能体需要与其他智能体进行协作和协调。
它们可以通过通信和协商来共同解决问题,或者通过协调和分工来实现共同的目标。
这可以通过博弈论、多智能体系统等方法来实现。
Agent机制的应用非常广泛。
在智能机器人领域,Agent可以模拟人类的行为,实现各种任务,如清洁、导航、服务等。
在智能助手领域,Agent可以帮助人们处理各种事务,提供个性化的服务。
在自动驾驶领域,Agent可以模拟人类的驾驶行为,实现自动驾驶的功能。
Agent机制是一种模拟人类行为的技术,通过模拟人类的思维和行为,智能体可以更好地理解和应对复杂的环境。
智能信息agent的原理和实现方法
智能信息agent的原理和实现方法
智能信息Agent是指在人机对话系统中,使用自然语言(NLU)识别并理解用户输入,自动获取指定信息,并以有意义的自然语言文本或图像形式进行反馈的一种智能软件机器人。
最初,智能信息Agent只是用来解答常见问题,但是随着技术的发展,它们可以处理
更多应用程序和服务,给用户提供高度个性化的体验。
智能信息Agent的实现原理一般是基于自然语言处理(NLP)的技术架构,包括语言
模型识别、非法语句识别、文本管理和语义解释。
首先,智能信息Agent要实现听觉、视觉和触觉能力来识别用户输入。
然后,Agent
需要设计一个基于NLP的模型,使其能够分析用户的输入,包括词性、句子结构、语义等,并以此为基础来派生出合适的回复。
同时,Agent要支持特定的词汇和短语,以更精确地
识别用户的意图。
智能信息Agent也可以通过增加有限的知识获取的能力来实现更高的响应水平。
通过
学习和对话,Agent可以获取更完整和精确的语义理解,从而使它能够正确回答并完成更
复杂的项目,如情景对话。
最后,智能信息 Agent要使用文本检索系统以及各种服务来获取适当的回复,以进行文件处理、计算机视觉、机器人控制等。
Agent上还需要部署一些管理服务和工具,以支持对对话的记录和分析,以改善未来的对话交互和回答准确率。
多Agent系统理论及其应用研究
多Agent系统理论及其应用研究作者:杨永健来源:《电脑知识与技术》2014年第22期摘要:随着信息技术的飞速发展,应用软件变得越来越复杂,其智能化程度也越来越高。
多Agent技术就是在此背景下应运而生的,并迅速成为软件工程领域的一个研究热点。
在介绍Agent定义和特点的基础上,全面阐述了多Agent系统的体系结构和两种主要的Agent通信语言(KQML, FIPA-ACL),最后对多Agent系统的主要应用做了详细论述。
关键词: Multi-Agent;KQML;FIPA-ACL中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)22-5293-04多Agent技术是近年来软件工程领域里的一个研究重点。
多Agent系统(Multi-Agent System)是由分布式计算环境中的多个可交互的智能Agent组成的。
其中,每个Agent被认为是一个独立的计算实体。
在分布式环境下,它们有能力控制自身的行为和状态,并且能对环境的变化做出应激反应。
更为重要的是,其能与环境中的其他Agent进行交互并协同工作,完成一个大规模、复杂的计算任务。
这也正是多Agent系统较之单Agent智能系统的优势所在。
1 Agent定义及其特点1.1 Agent定义Agent技术是人工智能、分布式计算、现代软件工程等技术融合的产物。
那么,agent的具体含义是什么呢?这里我们援引Wooldridge和Jennings为Agent下的定义[1]:Agent是处在复杂计算环境中的计算机软件或硬件系统,该系统有能力在此环境中自主行动以实现其设计目标。
1.2 Agent的基本特性通常认为,Agent具有自治性、反应性、社会性和能动性四个主要特点。
1)自治性:Agent具有高度的智能性,它可以依据内部设定的规则在没有其他对象干预的情况下完成既定的功能目标,并且有能力控制自己的行为和内部状态。
2)反应性:每个Agent可以通过特定的感受器(如传感器等硬件设备)感知周围环境的各类信息,在环境参数发生改变时,能够根据其所掌握的知识规则进行自主学习和状态调整以适应环境的改变。
llm agent 例子
llm agent 例子
1. 聊天机器人:聊天机器人是一种常见的 LLM Agent,它可以与用户进行对话,回答问题,提供信息和建议。
例如,Apple 的 Siri、亚马逊的 Alexa 等都是基于 LLM 技术的聊天机器人。
2. 智能客服:智能客服是一种用于处理客户服务请求的 LLM Agent,它可以回答常见问题,提供解决方案,处理投诉和退款等。
例如,许多公司都使用智能客服来提高客户满意度和效率。
3. 内容生成:内容生成是 LLM Agent 的另一个应用领域,它可以生成文章、故事、诗歌、代码等各种文本内容。
例如,OpenAI 的 GPT-3 可以生成高质量的文本内容,被广泛应用于各种领域。
4. 语言翻译:语言翻译是 LLM Agent 的一个重要应用,它可以将一种语言翻译成另一种语言。
例如,Google 翻译、百度翻译等都是基于 LLM 技术的语言翻译工具。
5. 情感分析:情感分析是 LLM Agent 的一种应用,它可以分析文本中的情感倾向,例如积极、消极或中性。
例如,社交媒体公司可以使用情感分析来了解用户对产品或服务的态度。
这些只是 LLM Agent 的一些例子,随着技术的不断发展,LLM Agent 的应用领域将不断扩大。
基于KQML的移动Agent通信机制的分析
基于KQML的移动Agent通信机制的分析
林和平;余元辉
【期刊名称】《集美大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2003(008)003
【摘要】分析了KQML的语言结构,说明了KQML技术适合用于移动agent通信,并详细论述了基于KQML的移动agent通信体系结构及其实现方法.
【总页数】4页(P251-254)
【作者】林和平;余元辉
【作者单位】集美大学信息工程学院,福建,厦门,361021;集美大学信息工程学院,福建,厦门,361021
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.基于邮箱的移动Agent通信机制的改进算法 [J], 王琛;张聪
2.自主足球机器人通信机制的研究与KQML语言设计 [J], 李虹波;窦增;黄巍
3.一种基于域的可靠移动Agent通信机制 [J], 王培东;徐妍;李海东
4.一种基于SOAP的移动Agent通信机制实现 [J], 胡秀君;史小宏
5.一种基于SOAP的移动Agent通信机制实现 [J], 胡秀君; 史小宏
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Agent通信的一种语义表示
Agent通信的一种语义表示
李毅;石纯一
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2002(039)006
【摘要】通信受agent思维状态的驱动,是agent信息交换的过程.通信使agent 感知环境、增强行为能力,是社会性的体现,也是协作和协商的重要手段.以BDI思维状态为基础,给出了通用的agent通信语言KQML的一种语义描述,可解决其语义的模糊性,并可避免通信导致的思维状态内部矛盾问题.还讨论了通信与BDI转化的关系,并将其运用于动态、开放的协商过程中.改进了Finin和Cohen等人的工作.【总页数】5页(P696-700)
【作者】李毅;石纯一
【作者单位】清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于Agent的语义Web服务编制框架 [J], 赵楷;应时;胡罗凯;曾志浩;袁文杰
2.一种基于映射表示方法的语义理解过程--有限严格句法结构句群的语义理解方法[J], 李晓强;崔德光;彭泉
3.基于网格的Agent通信内容语义识别应用研究 [J], 相洪贵;赵娟;覃英;杜旭;李卫
华
4.一种通用的表示多agent协作规划的形式化方法 [J], 钟珊;殷旭东;夏开建;姚宇峰
5.基于语义关系的多Agent多模态表示规划 [J], 郭元博;吴青粟
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llm agent原理
llm agent原理
LLM Agent是一种基于大型语言模型(LLM)的智能体,它能够自主理解、规划和执行复杂任务。
在LLM语境下,Agent可以理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。
具体来说,LLM Agent的工作原理是利用大型语言模型(LLM)来处理自
然语言任务,并通过与用户的交互来理解和执行任务。
它通过接收用户的输入,使用LLM进行语义理解和分析,然后生成相应的回复或执行相应的操作。
LLM Agent通常由以下几个部分组成:
1. 语言模型:用于理解和生成自然语言文本。
2. 任务理解模块:用于解析用户输入,将其转化为可执行的任务。
3. 决策和规划模块:根据任务理解模块的输出,进行决策和规划,确定如何完成任务。
4. 执行模块:根据决策和规划模块的输出,执行相应的操作。
通过以上组件的协同工作,LLM Agent能够实现各种自然语言处理任务,
如问答、对话、文本生成等。
智能体通信语言
智能体通信语言
在实际应用中,软件实体之间的互操作和知识共享是应用程序 作为软件智能体的重要基础,甚至是必不可少的先决条件。 互操作软件智能体的抽象模型。
2
智能体通信语言
2. 知识查询操纵语言KQML
KQML为多智能体通信定义了一套消息表达机制和消息传递格 式,构建了一种标准通用框架。
KQML分为3层:内容层、消息层和通信层。
且给消息发送者提供一个附加在内容上的述行语或原语。KQML
语言在内容不可知的情况下实现对消息的分析、路由和正确的传
送。
3
智能体通信语言
KQML语言中有多种在进程之间进行信息交换的协议。
4
ห้องสมุดไป่ตู้
内容层使用应用程序本身的表达语言来传送消息的实际内容。
通信层主要负责对消息的某些特性进行编码,这些特性描述了 底层通信参数,例如发送者和接收者的标识符。
消息层是整个KQML语言的核心。将一条消息从一个应用程序
传送到另一个应用程序时,消息层完成对所传送信息的封装。消
息层的一个最基本功能是识别传输消息发送时所使用的协议,并
智能体通信语言
1. 知识交换格式语言KIF
主要是基于谓词逻辑,可以作为描述专家系统、数据库、多智 能体的知识表示工具。 KIF负责将一种语言翻译成另一种语言,或者为两种异构智能 体的知识表达提供语义共享。 可共享重用知识则是一个词汇表,它可以使可共享知识库的内 容更容易被理解,同时也为特定的领域提供开发工具和方法。 外部接口主要设计软件智能体运行时能够共享知识和信息的通 信高层语言KQML,即知识查询操纵语言。KQML是自主的异步 智能体之间共享知识和实现协作问题求解的通信语言。 KQML既是一种消息格式,也是支持实时智能体之间知识共享 的消息处理协议,实现基于知识的异构系统之间互操作和集成。
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计算机工程与应用
& BCDE 解释器 &$% 词法分析
词法分析是一项相对独立的工作, 其任务是将输入的字符 故 流转化成单词流以便于识别。 BCDE 的词法分析相对简单, 不再赘述。
的函数如下:
1@W18)/W( !
((9(,(2. UBCDE ) 0+/3 F)+8(11S@W18)/W(
的热点, 它是 “基于某种场景, 并具有灵活、 自主的行为能力, 以
-%. 。 自 主 ()*+, 及 多 ()*+, 系 统 满足设计目标的计算机系统”
(/(0 ) 代表了一种新的分析、 设计和实现复杂软件系统的方 很可能成为下一代软件开发的重要突破点。 面向 ()*+, 的 式 ,
-!.
程序设计 ((12) 及 ()*+, 通信语言 ((34) 是 ()*+, 研 究 的 重 要 组成部分。尽管 056578 设计和开发了实验性语言 (9:;<"-&.,
=>2( (=6?+@7,A6+ B6C >+,*DDA)*+, 25EFAG7D ()*+,F) (34 也 提 供
了一系列高级交互协议的标准描述 -H., 等等 -#I’., 但它们大多仍处 于理论研究阶段, 缺乏实用性。而知识查询及操作语言 JK/4 (J+6LD*@)* K?*CE 7+@ /7+AM?D7,A6+ 47+)?7)* ) 是目前最主要 又是一种 的 ()*+, 通信语言之一。 JK/4 既是 一 种 消 息 格 式 , 消息处理协议,它提供了一套标准的 ()*+, 通信原语。 JK/4 分为内容层、 消息层和通信层等三个层次, 其中, 内容层以 J>= (J+6LD*@)* >+,*CG57+)* =6C87,) 为 语 法 对 需 要 传 输 的 知 识 进 行编码; 消息层包括行为类型、 资格等, 其中行为类型主要从言 语行 为 (0M**G5 (G,F) 理 论 -N.演 化 而 来 , 该层的基本功能是确定 消息传递时所使用的协议、 动作或原语 (如判断、 查询、 命令, 或 是一组已知的原语) ; 通信层包括底层的通信参数, 如消息的发 送者、 接收者、 唯一标识、 同步等。虽然 JK/4 语言已成为一种 比较成熟的 ()*+, 通信语言, 但许多研究者仍针对其语言规范 中存在的不足, 提出了一些修改建议, 以使其更加完善 -%%.。作者 提出了一系 正是根据文献 -%%. 中给出的 新 的 JK/4 语 言 规 范 , 列 JK/4 实现算法。
!"#$% 通信语言 &’() 的实现及应用
石 慧 徐从富 刘 勇 董金祥 (浙江大学人工智能研究所, 杭州 &%""!O)
:P87AD: F5A5?AF,E?QF65?$G68
摘 要 论 文 针 对 JK/4 语 言 规 范 的 新 变 化 和 实 际 应 用 领 域 的 需 求 , 提 出 了 一 系 列 面 向 ()*+, 通 信 的 JK/4 实 现 算
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则用 T(2()-.(BCDE () 生成一个 BCDE 语言段发给对方; 等待一个单位时间;
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8+,,+2;*/(931: */(93 8+,,+2;*/(931。 */(93 分 为 ’-)-;2-,( 和 ’-)-;8+2.(2., 如 1(23() 是 ’-)-;2-,( , 其 后 内 容 为 ’-)-;8+2N 8+2.(2. 是 1’(8/-9;2-,( , 而 8+2.(2. 之 后 的 内 容 是 1’(N .(2.。 :
)(-3: , 2(A. , (+1, )(1. , 3/18-)3 ! 1.-23W: ,
((9(,(2. UBCDE ) 0+/3 F)+8(11S.-23W:
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先做查询, 得到对应的知识链表 R2+59(3?( ; 用 T(2()-.(BCDE () 产生 )(-3: 语言段发送给对方; ( 知识链表不为空) 5</9(
8+2./2@( ;
(对方发过来 2(A. ) /* () 产生相应 做了对方要求的操作后, 再 用 T(2()-.(BCDE 的语言段发给对方; (对方发过来 )(1. ) (91( /* 把对方要求的操作全部做完, 再 用 T(2()-.(BCDE () 产生 相应的语言段发给对方; (对方发过来 3/18-)3 ) (91( /*
图%
()*+, 基本交互模式示意图
图!
辅助器与各 ()*+, 的关系示意图
作者简介: 石慧 (%NO%P ) , 男, 硕士研究生, 主要研究方向: 人工智能、 计算机通信与信息安全。徐从福 (%NYNP ) , 男, 博士, 副教授, 主要研究方向: 人 工智能、 数据融合与数据挖掘。 刘勇 (%N’"P ) , 男, 博士研究生, 主要研究方向: 人工智能、 计算机通信与信息安全。 董金祥 (%NH#P ) , 男, 教 授, 博士生导师, 主要研究方向: 工程数据库。 3>Z0 、
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Q?(2. 的基本原语与基本操作函数的关系
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语义解释单元及其总控算法 作者对每个原语都定义了函数, 一个语义解释函数大体上
可由一个 15/.8<$$$8-1( 语句组成。将一个语义解释函数称为语 义解释单元。在总控程序看来, 每个语义解释单元就是一个线 程,它不停地 从 等 待 队 列 中 取 得 经 过 语 法 分 析 后 的 BCDE 结 构体, 然后解释执行。总控程序可以启动的语义解释单元数即 计算机工程与应用
%
引言
自 !" 世 纪 ’" 年 代 起 , ()*+, 一 直 是 分 布 式 人 工 智 能 研 究
! JK/4 的基本原语及 ()*+, 交互模式
其通信原语可分 JK/4 语 言 的 一 般 格 式 可 参 见 文 献 -%"., 为基本交互原语、 辅助与网络原语。 ()*+, 的基本交互模式如图 被发送的语言段称为消息, 消息的形成就是一 % 所示。一般地, 个编码过程, 消息的解释执行则是一个解码过程。 JK/4 类似 于高级语言, 其编码既可直接由程序员完成, 也可由程序自动 生成,而解码 则 完 全 由 程 序 执 行 。 因 JK/4 既 是 一 种 通 信 语 言, 又是一种通信协议和标准, 故每个 ()*+, 只要遵守该协议, 即可受到它所提供的通信支持, 若要遵守协议, 每 个 ()*+, 必 须添加一个 JK/4 语 言 解 释 器 。 由 于 基 本 交 互 原 语 只 完 成 一 而作 些基本操作, 故 普 通 ()*+, 只 需 实 现 基 本 原 语 解 释 即 可 , 为辅助器的 ()*+, 则需完成一些特殊功能, 所以它还应支持特 辅助器也可能有多个。 辅助 殊原语的解释。 在多 ()*+, 系统中, 器与各 ()*+, 的交互关系如图 ! 所示。
并 将 其 应 用 于 医 疗 保 健 顾 问 系 统 中 的 多 ()*+, 通 信 , 收到了较好 法, 初 步 实 现 了 一 个 较 完 整 的 新 JK/4 语 言 解 释 器 , 效果。 关键词
JK/4 ()*+,
通信 文献标识码 ( 中图分类号 <2%’
文章编号 %""!P’&&%P (!""# ) %&P""NHP"H
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8+,,+2;*/(931 1’(8/-9;*/(931 HIEIJ ’-)-;2-,( ’-)-;8+2.(2. ! 1’(8/-9;2-,( 1’(8/-9;8+2.(2. HIJLMJL K BCDE
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1’(8/-9;8+2.(2.: EH 1.)/2? GH
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( 对方没有撤消此操作) 5</9(
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语法分析
语法分析的作用是检查语 BCDE 的语言格式如图 & 所示。
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检测知识库中相关内容; (有变化) /*
并以这些 言段的语法, 它将各 字 段 的 内 容 存 入 BCDE 结 构 中 , 结构形成原语链 表 进 行 处 理 , 所 以 要 确 定 BCDE 语 言 的 产 生 式。按上面的语言格式, 作者将整个语言段定义为 BCDE。第 一 行 为 原 语 ’()*+),-./0( , 以 下 除 8+2.(2. 一 句 外 , 其 余 均 属 而 8+2.(2. 语 句 是 1’(8/-9;*/(931。 8+,,+2;*/(931 8+,,+2;*/(931, 又 可 分 成 若 干 个 */(93 , 每 行 是 一 个 */(93 , 故 在 此 用 递 归 定 义
!@3%5.2%: <5AF M7M*C A+,C6@?G*F ,5* MC6G*FF 6B A8MD*8*+,7,A6+ 7+@ 7MMDAG7,A6+F 6B JK/4 A+ 7)*+, G688?+AG7,A6+ X7F*@ 6+ ,5* +*L FM*GABAG7,A6+F 6B 8*@AG7D G7C* 7)*+, FEF,*8$( F*CA7D 6B JK/4 C*7DAW7,A6+ 7D)6CA,58F B6C ()*+, G688?+AG7,A6+ 7C* MC6M6F*@ 7+@ F?GG*FFB?DDE A8MD*8*+,*@ A+ ,5AF 8?D,AP7)*+, FEF,*8$ &#AB0513: JK/4, 7)*+,, G688?+AG7,A6+