基于Agent会话的自适应Web服务交互
基于智能Agent的个性化服务在Web客户端的应用研究
【 键 字 】 智 能 Ａ ｅ ｔ 户 兴趣 模 型 个 性 化 服 务 关 ： ｇｎ 用
１引 言 ，
属 能 代理 两 种 技 术 结 合 起来 ． 能 代 理 对 用 户 信 息 需 求 、 好 进 行 示 意 义 等 价 的关 键 字 组 成 一 个 集 合 ． 于 同 一 兴趣 项 。 智 偏 ｆ ） 趣 度 反 映 了 用 户 对某 一 兴 趣 项 感 兴 趣 的 程度 。 ４兴 甄别 、 纳 、 结 ， 析用 户的兴趣爱好 ， 借助学习好 的规则 ， 归 总 分 并 ｆ ）创 建 日期 反 映 了某 一 兴 趣 项 在 模 型 中第 一 次 创 建 的 日 ５ 自动 、 立 地 代 理 用 户 查 找 其 感 兴 趣 的 信息 。 ｂ个 性 化 服 务 的 独 Ｗｅ 发 展主 要 从 两 个 方 面 进 行 ：一 是 在 服 务 器 端 吸 收 智 能 代理 技 术 期 。 （ ） 新 日期 反 映 了某 一兴 趣 项 最 后 一 次 被更 新 的 日期 。 ６更 兴 的 思想 ． 引入 个 性 化 和 人 性 化 服 务 的 思 想 ； 二是 通 过 客 户端 浏览 更 以 器嵌 入 一 些 插 件 ． 些 插 件 不 断 地 记 录 用 户 的 浏 览 历 史 ， 踪 和 趣项 第 一 次 创 建 时 ． 新 日期 就 是 创 建 日期 ． 后 每一 次兴 趣 项 这 跟
分 析用 户 的访 问 行 为 ． 切 关 注 个 体 需 求 ， 出用 户最 有 可 能感 被 更 新 时 ． 用新 的 日期来 更 改 它 。 密 得 就 用 户 的每 一 兴 趣 项 作 为 一 条 记 录存 储 到 用 户 兴 趣 表 中 ． 形 兴 趣 的主 题 ． 后 通 过 智 能 搜 索 代 理 进 行 网 上 搜 索 ， 提 高 网络 然 以 成 用 户兴 趣 模 型 。 信 息 与用 户 需 求 相 关 性 ． 到 ＷＥ 达 Ｂ信 息 个 性 化服 务 的要 求 。 本 文 提 出 了一 种 应 用 智 能 Ａ ｅ ｔ 术 实 现 Ｗｅ ｇｎ 技 ｂ客 户 端 个 ３２用 户 兴模 型 的初 始 化 ． 用 户 兴趣 模 型 的初 始 化 采 用 由用 户 手 工 键入 的方 式 。用 户 性 化 服 务 的 方 法 。 是 一 个 多 Ａ ｅｔ 它 ｇｎ 系统 ， 要 由学 习 Ａ ｅｔ信 主 ｇｎ、 ｇｎ 提 定 关 息 推 荐 Ａ ｅｔ 信 息 过 滤 Ａ ｅｔ 成 ．三 个 Ａ ｅ ｔ 相 协 作 ． ｇｎ 和 ｇｎ 组 ｇｎ 互 共 主 动 向 学 习 Ａ ｅ ｔ 供 自 己的 兴 趣 ． 义 兴趣 项 、 键 词 集 合 及 兴 趣 度 ． 而 得到 初 始 的用 户 兴 趣模 型 。 从 同完 成兴 趣 学 习 、 性 化 信 息 推荐 和信 息 过 滤 等 任 务 。 个 ３３用 户兴 趣 模 型 的 动 态 更新 Ｉ ２ Ｗｅ ． ｂ客 户 端 个 性 化 服 务模 型 由 于 用 户 的兴 趣 是 会 发 生 变 化 的 ．所 以 我们 必 须 根 据 用 户 基 于 智 能 Ａ ｅ ｔ Ｗｅ ｇｎ 的 ｂ客 户 端 个 性 化 服 务 模 型 如 图 １所
ai agent 工作原理
ai agent 工作原理AI Agent工作原理AI Agent（人工智能代理）是一种能够模拟人类智能行为的技术，它能够理解和处理自然语言，从大量数据中学习并做出智能决策。
AI Agent的工作原理是基于深度学习和自然语言处理技术的，下面将详细介绍其工作原理和相关技术。
一、自然语言处理（NLP）AI Agent首先需要具备自然语言处理的能力，它能够识别和理解人类语言的含义。
NLP技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，通过这些技术，AI Agent能够将人类的语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
二、机器学习AI Agent的核心技术之一是机器学习，它通过大量的数据训练模型，从而使得AI Agent能够具备智能决策的能力。
机器学习技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等，通过这些技术，AI Agent能够从数据中学习和推理，进而做出智能的决策。
三、知识图谱AI Agent还可以通过构建知识图谱来提供更加准确和全面的信息。
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过将知识组织成图状结构，可以方便地进行知识的检索和推理。
AI Agent可以基于知识图谱提供准确的答案和相关的知识。
四、推荐系统AI Agent还可以通过推荐系统来向用户提供个性化的推荐服务。
推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，将符合用户需求的信息推荐给用户的技术。
AI Agent可以通过分析用户的历史行为和偏好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
五、对话系统AI Agent还可以通过对话系统与用户进行交互。
对话系统是一种能够进行自然语言对话的技术，它可以理解用户的意图，并做出相应的回答。
AI Agent可以通过对话系统与用户进行实时的交流和沟通，从而更好地满足用户的需求。
六、迁移学习AI Agent可以通过迁移学习来提高其性能和效果。
迁移学习是一种将已学习知识应用到新任务中的技术，通过利用已有的知识和模型，可以加快新任务的学习过程，提高AI Agent的性能和效果。
基于Agent的移动Web服务集成方案
(2)KSOAP 集成 Web 服务方案是针对 HTTP Connection 方案存在的问题而提出的[2]。方案在实施过程中首先遇到部 分机型不兼容的问题；其次，KSOAP 在 J2ME 移动终端处理 复杂的基于 XML 的 SOAP 消息，而移动设备有限的计算能 力使运行性能不是很高[3]。
(3)J2ME 从 MIDP2.0 开始，提供了一个 JSR172 的可选 包，这是由 JCP 组织定义的规范，这是 J2ME 设备访问 Web 服务最理想的方式[4]。但是，目前一方面市场上支持 MIDP2.0 的移动设备数量非常少[5]；另一方面，在支持 MIDP2.0 的移 动设备中，只有部分选择支持 JSR172 可选包[2]。
作者简介：茹 蓓(1977－)，女，讲师，主研方向：Web 服务，软 件工程；肖云鹏，讲师、博士研究生；张俊鹏，工程师
收稿日期：2011程
2012 年 5 月 5 日
图 1 Aglets 平台工作原理
3 系统体系结构
系统结构的设计，在原 Web 服务体系结构的基础上，保 留 UDDI 注册中心和服务提供部分，将服务需求部分细化， 提出基于 Agent 的 J2ME 移动 Web 服务集成的 3 层模式。考 虑到 Aglets 平台要求安装 Tahiti 服务器，Tahiti 服务器又需 要 JVM(Java Virtual Machine)的支持，这是 J2ME 终端上的基 于内核的虚拟机(Kernel-based Virtual Machine, KVM)无法做 到的，因此，不可能将客户 Agent 放在 J2ME 设备上运行。 结合 Aglets 平台和 J2EE servlet 技术，将客户 Agent 移至服 务器端 Web 接入层实现，如图 2 所示。
复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法
复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法一、引言随着科技的不断发展和社会的快速变革，复杂适应系统的研究和应用在现代社会中变得愈发重要。
复杂适应系统是由大量相互作用的个体组成的系统，个体之间的互动会引发整个系统的非线性行为和演化。
而基于agent的建模与仿真方法则是应对复杂适应系统挑战的有效工具。
本文将对复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法进行全面、详细、完整且深入的探讨。
二、复杂适应系统的概念和特征2.1 复杂适应系统的概念复杂适应系统是指由大量相互作用的个体组成的系统，例如生态系统、社交网络、物流系统等。
个体之间的互动和自适应能力是复杂适应系统的重要特征。
2.2 复杂适应系统的特征1.非线性性：复杂适应系统的行为往往不是简单的线性关系，而是呈现出非线性的特征。
2.自组织性：复杂适应系统具有自组织的能力，即个体之间通过相互作用形成全局的整体行为。
3.自适应性：复杂适应系统能够根据外部环境的变化对自身进行适应和调整。
4.高度耦合性：复杂适应系统的个体之间存在相互依赖和耦合关系。
三、基于agent的建模与仿真方法3.1 Agent的概念Agent是指具有自主性、目标导向性和适应性的个体，它能够感知环境、做出决策并采取行动。
3.2 Agent的分类根据不同的特征和功能，Agent可以分为以下几类： - 简单反应型Agent：根据环境的当前状态产生固定的响应。
- 模型型Agent：通过对环境进行建模，预测环境的变化并做出相应的决策。
- 脚本型Agent：预先定义好一系列的行为模式和规则，根据环境的状态选择相应的脚本执行。
- 学习型Agent：通过学习和积累经验改进自身的行为策略。
3.3 Agent的建模和仿真方法1.有限状态机（FSM）：将Agent的决策过程建模为有限状态机，通过定义不同状态和状态转移条件来描述Agent的行为。
2.强化学习（RL）：基于奖励信号和价值函数来训练Agent的决策策略，使Agent能够从环境中学习并逐渐优化自身的行为。
青藤万相·主机自适应安全平台用户指南说明书
青藤万相·主机自适应安全平台，采用Gartner 在2014年提出的自适应安全架构，有效解决传统专注防御手段的被动处境，为系统添加强大的实时监控和响应能力，帮助企业有效预测风险，精准感知威胁，提升响应效率，保障企业安全的最后一公里。
自适应安全架构核心理念：1.持续监控与分析当前的防护功能难以应对高级定向攻击或持续攻击，“应急响应”已不再是正确的思维模式，企业或组织要持续、动态地监控自身安全，并加强快速分析和响应能力。
2.安全能力协同联动自适应安全体系的构架覆盖防御、监控、回溯和预测这四项关键能力，并且各项安全能力以智能、集成和联动的方式应对各类攻击。
青藤万相·主机自适应安全平台ADAPTIVE SECURITY PLATFORM随着云时代的来临，业务变得越来越开放和复杂，固定的防御边界已经不复存在，而黑客的手段却越来越多样化。
大多数企业在安全保护方面，还是优先使用拦截和防御以及基于策略的防御控制手段将危险拦截在外，但高级定向攻击总能轻而易举地绕过传统防火墙和基于黑白名单的预防机制，安全威胁已防不胜防。
产品体系 青藤万相·主机自适应安全平台，通过对主机信息和行为进行持续监控和分析，快速精准地发现安全威胁和入侵事件，并提供灵活高效的问题解决能力，将自适应安全理念真正落地，为用户提供下一代安全检测和响应能力。
青藤产品体系采用模块化的组织形式，实现了各功能的智能集成和协同联动。
“资产清点”可主动识别系统内部资产情况，并与风险和入侵事件自动关联，提供灵活高效的回溯能力；“风险发现”可主动、精准发现系统中存在的安全风险，提供持续的风险监测和分析能力；“入侵检测”可实时发现入侵事件，提供快速防御和响应能力；“合规基线”构建了由国内信息安全等级保护要求和CIS（Center for Internet Security）组成的基准要求，帮助用户快速进行企业内部风险自测，发现问题并及时修复，以满足监管部门要求的安全条件。
web交互的概念
web交互的概念
Web 交互是指在网站或 Web 应用程序中，用户与系统之间通过输入、点击、滑动等操作进行的信息交换和互动过程。
它涉及到用户界面设计、用户体验、数据传输和处理等多个方面。
Web 交互的核心目标是提供简洁、直观、高效的用户体验，使用户能够方便地与系统进行交互，并获得所需的信息或完成特定任务。
在 Web 交互中，用户通过浏览器或其他客户端软件发送请求给服务器，服务器根据请求的内容生成相应的响应，并将其发送回客户端。
为了实现良好的 Web 交互，需要考虑以下几个方面：
1. 用户界面设计：包括网页布局、颜色搭配、图标选择等，以提高界面的可视性和易用性。
2. 交互方式：例如点击、拖拽、滑动、输入等，以及相应的反馈机制，如提示信息、动画效果等。
3. 数据传输和处理：包括请求和响应的格式、数据验证、数据存储等。
4. 兼容性和响应式设计：确保网站在不同设备和浏览器上的正常显示和交互。
5. 用户体验：考虑用户的需求和期望，提供个性化的服务和体验。
Web 交互的目标是通过设计和实现良好的用户界面和交互方式，提高用户的满意度和使用效率，从而增强网站或应用程序的竞争力和吸引力。
基于Ontology的移动Agent对Web Services的访问研究
所涉及 的概 念 、 术语 及其关 系 的汇 总 ， 用来 定义 和
解释 信息 的语义 内 容 ， 目的是 实 现知 识 的 共 享 其
与重 用 。例 如一 个 天 气 的 Ｏ ｔｌｇ ｎ ｏｏ ｙ可 以包 括 温
度、 大雪 、 云 和晴 天等 词 汇 ， 多 以及 它 们 之 间 的关 系等 。Ｏ ｔｌｇ ｎ ｏｏ ｙ能够 使 通 信 的 多 方 对 知 识 的含 义具有 共 同的理 解 。语 义 Ｗｅ ｂ技 术 的 发 展 允许
２ １ 移动 Ａｇｎ 访 问语 义 ｗｅ ｅｖｃｓ的 ． ｅｔ ｂＳ ｒｉ ｅ
模 型
体 情况 自适应地 调节 这个交 互 。
Ａｇ ｎ 和 语 义 ｗｅ ｅｖｃｓ都 是 基 于 Ｏｎ ｅｔ ｂ Ｓ ｒｉ ｅ －
１ 语 义 Ｗｅ ｂ和 语 义 Ｗｅ ｅｖｃ ｓ ｂＳ ｒｉ ｅ
目前 的 Ｗｅ ｂ上 主要 是 各 种 ＨＴＭＬ文 档 ， 未
交互 的程序 。ｗｅ ｅｖ ｅ 是通过 客户端 远程 调 ｂＳ ｒ ｉ ｓ ｃ 用来 提供 服务 的 ， 当某 客 户端 需 要 频 繁地 调 用 一 个 ｗｅ ｅｖｃ ， 们 需 要 频 繁 持 久地 使 用 网 ｂＳ ｒｉ ｅ时 我 络资 源 ， 网络 负 载 是很 大 的 ， 另外 ， 们不 能 保 证 我 诸 如最 小 执 行 时 间 、 全 性 等重 要 的服 务 特 性 。 安
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图 １ 移 动 Ａ ｅ ｔ 问 Ｗｅ ｅ ｖ ｅ的模 型示 意 图 ｇｎ访 ｂｓｒｉ ｃ
收 稿 日期 ：０ ６０ －６ ２ ０ －２２
完整、通用的agent机制
完整、通用的agent机制Agent是一种能够执行特定任务的智能系统，它以人类的视角来进行交互和决策。
Agent机制是为了实现这种智能系统而设计的一种框架和方法。
在这个机制中，Agent通过感知环境、分析信息、制定策略和执行动作来实现任务的完成。
Agent机制的核心是其感知和决策能力。
通过感知环境，Agent能够获取与任务相关的信息。
这些信息可以来自于传感器、数据库、网络等不同的源头。
Agent会对这些信息进行分析和处理，以便更好地理解环境和任务的要求。
Agent还可以利用机器学习等技术来从历史数据中学习和优化自己的决策能力。
基于对环境和任务的理解，Agent会制定相应的策略来实现任务的目标。
这些策略可以是预先设定的，也可以是根据实时情况动态调整的。
Agent会考虑到各种因素，如时间、资源、约束条件等，来选择最优的策略。
一旦策略制定完毕，Agent就会执行相应的动作。
这些动作可以是操作设备、发送信息、调用算法等。
Agent会根据任务的要求和环境的变化来调整动作的执行。
同时，Agent也会不断地感知和分析环境的变化，以便及时调整策略和动作。
Agent机制的设计目标是实现智能系统的自主性和灵活性。
Agent具备自主决策的能力，可以根据环境的变化做出相应的决策。
同时，Agent也具备灵活性，可以根据任务的要求和约束条件来调整自己的行为。
Agent机制的应用广泛，涵盖了各个领域。
在自动驾驶领域，Agent 可以感知和分析路况信息，制定行车策略，并控制车辆的行驶。
在智能助手领域，Agent可以理解用户的需求，提供相应的服务和建议。
在工业自动化领域，Agent可以监测和控制设备的运行，提高生产效率和质量。
Agent机制的发展离不开人类的智慧和创造力。
只有通过人类的视角和理解，才能设计出能够真正满足人类需求的Agent系统。
因此，在Agent机制的研究和应用中，始终要以人类为中心，注重人机交互的友好性和人性化的体验。
基于Agent的Web Services自适应工作流模型的研究
中图法分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ：００７ ２ ２０ ） ８１１－３ １０ －０４（０ ７ ０ －９ ４０
Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｅ ｔ ａ ｅ ｂ ｓ ｒ ｉｅ ｄ ｐ ｉ ｅｗｏ ｋ ｏ ｍｏ ｅ ｓ ａｃ ｆ ｇ ｎ － ｓ ｄｗｅ ｅ ｖ ｃ ｓａ ａ ｔ ｒ ｆ ｗ ｄ ｌ ａ ｂ ｖ ｌ
维普资讯
第 ２ 卷 第 ８ ８ 期
ＶｏＩ２８ ．
Ｎ Ｏ． ８
计 算机 工程 与 设 计
Ｃｏ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｓｇ ｍｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅ ｇａ ｄＤｅ ｉｎ ｉ
２０ 年 ４ ０７ 月
Ａｐｒ ０ ７ ．２ ０
基于 Ａ ｅｔ Ｗｅ ｅｖ ｅ 自适应工作流模型的研究 ｇｎ 的 ｂＳｒｉ ｓ ｃ
工作 流协 作机 制， Ｗｅ Ｓｒｉ ｓ 而 ｂ ｅｖｃ 技术 为工作 流管理 系统提供 了计 算 资源。最后 ， 绍 了Ａ ＷＦ 在上海 大学协 同办公 系统 ｅ 介 Ｗ－ Ｍ
中 的应 用 。
关键 词： 工作流 ；工作 流管理 系统； 本体 ；Ａ ｅｔ ｇｎ；Ｗｅ ｅ ｉ ｓ ｂＳｒ ｃ ｖ ｅ
ｆ ｃｌ ａｅ ｙ ｔ ｅｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｇ ｎ － ａ ｅ ｉ ｄ ｌ ｗｈ ｌ ｂ ｓ ｒ ｉ ｅ ｃ ｏ ｏ ｒ ｖ ｄ ｓｃ ｍｐ ｔｔｏ ａ ｅ ｏ ｒ ｅ ｏ ｒ ｆｏ ａ ｉ ｔｔ ｄ ｂ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｅ ｔ ｓ ｄ ｉ ｔ ｓｍｏ ｅ， ｉ ｈ ｂ ｎｈ ｉ ｗｅ ｅ ｃ ｓ ｅ ｈ ｌ ｇ ｐ ｏ ｉ ｅ ｏ ｕ ａｉ ｎ ｌ ｓ ｕ ｃ ｓｆ ｒｗｏ ｋ ｗ ｅ ｖ ｔ ｎ ｙ ｒ ｌ
ａ ａ ｎｅ ｈ ｅ或 ｄｔ ｉｔ ｃａｇ） 者 ｅＸＭＬｅ ｃ ｏ ｉ ｂｓ ｅｓ ＭＬ ， 照 预 ｒｎ ｂ （ｌ ｔ ｎｃ ｕｉ ｓ Ｘ ｅｒ ｎ ）按
agent概念
agent概念摘要：一、Agent概念简介二、Agent特点与分类三、Agent应用场景与发展趋势四、我国在Agent领域的研究与发展五、Agent技术在实际应用中的优势与挑战六、总结与展望正文：一、Agent概念简介Agent，中文译为“代理”，是一种计算机程序，能够模拟人类在特定环境中的行为和决策过程。
Agent具有自主性、智能性、交互性、适应性等特点，可以在不同领域和场景中发挥作用。
二、Agent特点与分类1.自主性：Agent能够自主地执行任务，不需要人为干预。
2.智能性：Agent具备一定的智能，可以对环境中的信息进行处理和分析。
3.交互性：Agent能够与其他Agent或人类进行沟通与协作。
4.适应性：Agent能够根据环境变化调整自身行为策略。
根据功能和应用领域，Agent可分为：1.面向任务的Agent（如数据挖掘、自动化决策等）2.面向社交的Agent（如智能客服、虚拟人物等）3.面向环境的Agent（如智能家居、无人驾驶等）三、Agent应用场景与发展趋势1.应用场景：Agent广泛应用于工业、农业、医疗、金融、教育、智能交通等领域，解决实际问题，提高生产效率。
2.发展趋势：随着物联网、大数据、云计算等技术的发展，Agent技术将更加成熟，应用范围进一步扩大。
四、我国在Agent领域的研究与发展1.政策支持：我国政府高度重视Agent技术的研究与发展，出台相关政策鼓励创新。
2.产业布局：国内多家企业和科研机构在Agent领域取得重要成果，推动产业应用。
3.人才培养：我国高校和研究机构积极开展Agent相关学科教育，培养专业人才。
五、Agent技术在实际应用中的优势与挑战1.优势：提高生产效率、降低成本、优化资源配置、提高服务质量等。
2.挑战：技术研发、安全与隐私、法律法规、产业协同等。
六、总结与展望Agent技术具有广泛的应用前景，为各行各业带来革新。
我国在Agent领域取得了一定的成绩，但仍需加强研究，推动技术进步，以应对未来的挑战。
agent体系架构类型设计案例
Agent体系架构类型设计案例在计算机科学领域，Agent体系架构是一种软件体系架构，它模仿了个体在现实世界中的行为和交互。
Agent是一个能够自主地执行任务并与其他Agent进行交互的软件实体。
Agent体系架构的设计是为了实现智能化、分布式和协作性的软件系统，因此在实际应用中有着广泛的使用。
Agent体系架构类型设计是指根据不同的需求和应用场景，选择合适的Agent体系架构类型来设计和实现系统。
这个过程需要考虑到系统功能、性能、安全性等多方面因素，以确保系统能够满足要求并具有良好的扩展性和可维护性。
在本文中，我们将针对Agent体系架构类型设计进行深入探讨，并通过具体案例来展示不同类型设计的实际应用和效果。
本文以从简到繁、由浅入深的方式来探讨Agent体系架构类型设计，以帮助读者更深入地理解这一主题。
1. 单Agent体系架构类型设计单Agent体系架构类型设计是指整个系统只有一个Agent来执行任务和交互的设计方式。
这种设计简单直接，适用于任务较为简单、要求不高的系统。
智能家居系统中的温度控制器Agent就是一个典型的单Agent体系架构设计。
它负责监测室内温度并控制暖气的开关，交互对象有限，只需考虑室内温度和用户设定的温度值即可。
2. 多Agent体系架构类型设计多Agent体系架构类型设计是指系统中有多个Agent并行地执行任务和交互的设计方式。
这种设计适用于任务复杂、需要协作和分工的系统。
智能交通管理系统中的车辆调度Agent和信号控制Agent就是典型的多Agent体系架构设计。
它们需要相互协作，实现交通的平稳和高效流动。
3. 分布式Agent体系架构类型设计分布式Agent体系架构类型设计是指系统中的Agent分布在不同的计算节点上，并通过网络进行通信和协作的设计方式。
这种设计适用于任务需要在不同地点执行、需要跨网络交互的系统。
大规模在线游戏系统中的游戏角色Agent就是一个分布式Agent体系架构设计的典型案例。
基于Agent的智能系统的设计与实现：探讨基于Agent的智能系统的设计原则、方法和应用前景
基于Agent的智能系统的设计与实现在科技快速发展的时代，智能系统成为了现实与未来的交融点。
Agent（代理）技术作为一种实现智能系统的重要方法之一，被广泛应用于领域。
本文将探讨基于Agent的智能系统的设计原则、方法和应用前景。
智能系统简介智能系统是一种模仿人类智能的技术，它能通过感知、推理和决策等过程，具备一定的理解、响应和学习能力。
智能系统能够根据环境的变化自动适应并做出相应的决策，以达到最优的目标。
在智能系统中，Agent是一种具有独立思考和行动能力的实体，在不同领域有着广泛的应用。
基于Agent的智能系统设计原则1. 自主性Agent作为智能系统的核心，需要具备自主性和主动性。
它应该能够根据自己的目标和环境条件主动地进行决策和行动，而不是完全依赖外部指令。
2. 分布式基于Agent的智能系统是由多个Agent组成的分布式系统。
每个Agent可以独立地执行任务，并通过相互通信和协作来达成共同的目标。
分布式结构使得系统具有更高的灵活性和可扩展性。
3. 自适应智能系统需要具备一定的自适应能力，能够根据环境的变化和用户的需求进行自动调整和优化。
Agent应该能够学习和适应新的知识和经验，提高系统的性能和效果。
4. 知识表达Agent需要能够有效地表达和存储知识，以支持系统的推理和决策过程。
知识表示应该能够充分描述事物的属性、关系和约束条件，以便Agent能够准确地理解和处理信息。
5. 沟通和协作Agent之间的沟通和协作是基于Agent的智能系统的重要特征。
通过相互交流和共享信息，Agent能够更好地理解和解决问题，并实现更高的性能和效率。
基于Agent的智能系统设计方法1. 系统建模在设计基于Agent的智能系统之前，需要进行系统建模，明确系统的目标、功能和约束条件等。
通过对系统进行建模，可以更好地分析和理解系统的特点和需求，为后续的设计和实现提供指导。
2. Agent设计Agent设计是基于Agent的智能系统的核心内容。
基于Agent的多主体智能系统的设计与实现
基于Agent的多主体智能系统的设计与实现正文：1.前言Agent技术作为人工智能技术的一种重要形式，已经被广泛应用于多智能体系统的设计与实现中。
多主体智能系统是指由多个独立的代理人（Agents）组成的系统，这些代理人之间可以进行协作、竞争和交互等行为，以实现系统的特定目标。
本文将基于Agent技术，介绍多主体智能系统的设计与实现。
2.多主体智能系统的概述多主体智能系统由多个独立的代理人组成，每个代理人都是一个自主、感知、决策和执行的实体。
这些代理人之间存在交互关系，可以进行协作、竞争和冲突等行为，以实现系统的特定目标。
多主体智能系统可以应用于很多领域，如游戏、机器人、物流等。
3.多主体智能系统的设计多主体智能系统的设计需要考虑到以下几个方面：3.1 代理人的设计代理人是系统中的核心元素，它决定了系统的整体性能。
代理人的设计需要考虑到以下几个方面：（1）代理人的感知能力：代理人需要能够感知外界环境的变化，以便进行相应的决策和行动。
（2）代理人的决策能力：代理人需要能够根据自身的目标和外界环境的变化，制定相应的决策策略。
（3）代理人的执行能力：代理人需要能够实现所制定的决策策略，以达到目标。
3.2 代理人之间的交互代理人之间的交互是多主体智能系统中的关键问题之一。
代理人之间的交互包括协作、竞争和冲突等关系。
这些关系需要通过协商、协调和调解等机制来实现。
3.3 系统控制与管理多主体智能系统需要一个系统控制与管理的机制。
这个机制可以通过中央控制、分布式控制和自适应控制等方式来实现。
4.Agent的多主体智能系统的实现Agent的多主体智能系统的实现可以通过以下几个步骤来完成：4.1 系统设计多主体智能系统的设计需要根据实际需求来确定代理人的数量、类型和行为等。
同时，系统的目标需要明确，以便代理人可以根据这些目标制定相应的行动策略。
4.2 代理人的实现代理人的实现包括代理人实体的设计、代理人行为的制定和代理人的交互策略等。
基于开放Agent社会的Web服务组织平台
凰
用户
当服务 需要 发 布时 ， 服 务 提 供 者 将 联 系 服 务 Ａ． ｇ ｅ ｎ ｔ ， 向 其 发 送 服 务 的 ＯＷＬ—Ｓ的 语 义 描 述 ， 并 通过 服 务 Ａｇ ｅ ｎ ｔ的 ＯＷＬ—Ｓ ／ ＵＤ ＤＩ 转 换机 制 ， 把 ＯＷＬ—Ｓ 描 述 的 Ｗｅ ｂ服 务 信 息 转 换 到 Ｕ ＤＤＩ对 应 的 数 据 结 构 ， 在 ＵＤＤ Ｉ注 册 后 返 回该 服 务 在 ＵＤＤ Ｉ中 的键 。该
基 于开放 Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 社 会 的 Ｗｅ ｂ服 务 组 织 平 台
薛玉倩 ， 李 丹 ， 石 彦 芳
（ 河北软件职 业技术学 院 软件 工程系 ， 河北 保定 ０ ７ １ ０ ０ ２ ）
摘 要 ： 以 Ｗｅ ｂ服 务 的 发 现 、 组合 、 调 用为 应 用 背景 ， 引 入 Ｗｅ ｂ语 义 技 术 与 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 技 术， 通 过 语 义
Ｗｅ ｂ丰 富 的描 述 能 力 和 强 大 的逻 辑 推 理 能 力 来 准 确 描 述 ｗｅ ｂ服 务 ， 以 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 社 会 为 ｗｅ ｂ服 务 发 现 、 组 合 与 调 用 的 基 础 架 构 来 构 造 了基 于 开 放 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 社 会 的 ｗｅ ｂ服 务 组 织 平 台 ， 实 现 ｗｅ ｂ服 务 的 自动 发 现 、
组 合 、 监 控 与调 用 。
关 键词 ： Ａｇ ｅ ｎ ｔ ； Ｗｅ ｂ服 务 ； ＵＤＤＩ ； Ａｇ ｅ ｎ ｔ社 会 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ ９ 文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ： １ ｏ ０ ７ —６ ９ ２ １ （ ２ ０ １ ３） ０ ７ —０ ０ ５ ９ —Ｏ ２ 基 于 开 放 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 社 会 的 Ｗｅ ｂ服 务 组 织 平 台 （ 如 图 １所 示 ）， 由 多 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 系统、 ＯＷ Ｌ —Ｓ ／ ＵＤＤ Ｉ服 务 注 册 中心 、 Ｗｅ ｂ服 务 层 组 成 。 多 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 系 统 完 成 用 户 的交互 、 服 务的注册 、 查 找 与 调 用 。 Ｗｅ ｂ 服 务 层 由
基于Agent技术的Web服务自动化评估方法研究
基于Agent技术的Web服务自动化评估方法研究Agent技术在Web服务中的应用越来越广泛，但是如何对这些Agent进行自动化评估却是一个难题。
本文提出了一种基于Agent技术的Web服务自动化评估方法，该方法利用了Agent的智能化和自适应能力，从而能够在Agent之间实现自动化的评估和反馈。
一、引言随着互联网和Web服务的高速发展，Agent技术也越来越成为Web服务中的一种主流技术，Agent的智能化和自适应能力为Web服务的安全性和可靠性提供了很大的保障。
然而，如何对这些Agent进行自动化评估却是一个非常重要而困难的问题，尤其是在高并发和高负载情况下更是如此。
本文就在对基于Agent技术的Web服务自动化评估方法进行了深入研究和探讨。
二、相关研究综述Web服务的自动化评估一直是国内外研究人员关注的热点和难点问题之一。
最初，研究人员主要采用传统的测试方法，即通过手动测试或者使用一些开源软件进行手动测试。
然而，这种测试方法的缺点是速度慢、耗时长、可能存在漏洞和不准确等问题。
为了解决这些问题，研究人员渐渐地开始借鉴Agent技术的智能化和自适应能力进行Web服务的自动化评估。
在这种方法下，研究人员把Agent看作是自动化测试的一种手段，利用Agent的自适应能力进行Web服务的自动化评估。
三、基于Agent技术的Web服务自动化评估方法基于Agent技术的Web服务自动化评估方法中包含三个关键步骤：Agent的制作、Agent的分布和Agent的自适应。
（1）Agent的制作在制作Agent的时候，需要实现两个功能。
一是实现记录和分析Web服务的请求和响应，二是实现将这些记录和分析结果发送到服务器中进行统计。
这些记录和分析结果包括了发送方IP，请求内容、请求时间、请求结果、返回时间等等信息，可以在之后的分析中非常有用。
（2）Agent的分布由于Web服务的访问量非常大，单一的Agent无法承担全部的任务。
基于移动Agent动态自适应网格资源的管理模型
基 于 移 动
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［& ］ 是一 种软 件对 象， 它能携 带执 行代
码、 数据 和运 行状 态， 在 复杂 的 网 络 系 统中 自 治 的 、 有目 的的 迁 移 ， 并能响应外部事件， 在迁移过程中
收稿日期： !""# $ "% $ &! 作者简介： 魏伟 （&’(& $ ） ， 男， 华东交通大学硕 士研究生， 研究 向： 系统建模与仿真 )
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引言
网 格是将 不同 地 理 位 置 的 计 算资 源 包 括 546 、
基于Agent工作流系统的体系结构与分析
基于Agent工作流系统的体系结构与分析摘要：针对传统工作流灵活性和适应性差的问题，在WfMS参考模型的基础上，提出了一个基于Agent的、易于扩展和移植的工作流管理模型。
实例分析表明，将Agent与传统工作流模型相结合，提高了工作流的学习能力，解决了工作流的资源冲突问题。
关键词：工作流；Agent；活动Agent；订单随着互联网的发展，企业对办公自动化的要求越来越高，传统工作流系统的资源冲突、适应性以及灵活性差等问题越来越明显。
为了解决这个问题，本文将智能Agent和工作流结合起来，借用智能Agent的自主性、社会性、协作性等性能提高工作流系统的灵活性，并实现工作流系统的可迁移性。
1 基本知识1.1 工作流的概念工作流的概念目前尚无统一、明确的定义。
工作流管理联盟(WfMC)将之定义为：业务流程的全部或部分自动化，在此过程中，文档、信息或者任务按照一定的规则流转，实现组织成员间的协调工作，以期达到业务的整体目标[1]。
在WfMC提出的工作流参考模型中，具有五个接口，分别是流程定义工具、工作流客户端应用、调用的应用、其他工作流执行服务、管理及监控工具。
1.2 智能Agent 智能Agent作为人工智能领域发展起来的新型计算模型Agent，可以连续不断地感知外界发生的以及自身状态的变化，并自主产生相应的动作。
对Agent更高的要求是让其具有人之功能，以达到高度智能化的效果，即智能Agent[2]。
智能Agent具有如：自主性、主动性、持续性、交互性和适应性等特性。
协作、协调与协商是智能Agent工作的基础。
协作是指构成系统的个体之间通过相互配合完成共同承担的任务的方式[3-5]。
协调是指为了与变化的环境保持一致性，实现预期目标或变化的目标，对原有资源、知识及内部组成个体的分布进行重新部署的过程[6-8]。
协商是指在协调或协作过程中，由于系统内部或外部的变化，引起个体之间无法按预期计划实现系统目标，为了保证目标的实现而进行的相互交流达成共识的过程，这种相互交流的过程就是通信。
基于移动Agent的远程网络自适应测试系统模型
ｇｎ 技 术 ， 出了基 于移 动 Ａｇｎ 的网络 自适应 测试 系统 模 型 ， 提 出 了 网络环 境 下 “ ｅｔ 提 ｅｔ 并 电
子 考官 ” Ｅ－ Ｅ ａ ｎ ｒ 的概 念 ， 程 网络 自适应 测 试 系 统 中计算 量 大 、 （ － ｘ ｍｉｅ） 远 易造 成 网络 阻塞 瓶 颈等技 术问题 。 关键词 ：移动 Ａｇ ｎ ；题 目反应 理论 ；计算 机 自适 应测 试 ；电子考 官 ｅｔ
整学 习 的进 度 和思路 。本研究 中通过 引入 移动 Ａｇ ｎ 技 术 ， 出了基 于移 动 Ａ ｅ ｔ ｅｔ 提 ｇ ｎ 的网络 自适应 测试 系统
框架 ， 通过 Ａｇ ｎ 携带 题 目和测 试策 略 ， 计算 移 到 客 户端 ， 试 可 以异 步 进 行 ， 技 术 上 避 免 了 网络 交 互 ｅｔ 把 测 在
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３ 文献 标识码 ：Ａ
目前 基于 网络 的计 算机 自适 应测 试 （ ｏ ｕｅ ａ ｔ ｅ ｓ， Ａ 系统 ， Ｃ ｍｐ ｔｒ Ａｄｐｉ ｔ Ｃ Ｔ） ｖ Ｔｅ 大都 采用 基于 试题 反应 理论
（ｔｍ ｅ ｐ ｎ ｅｔｅ ｒ ， ＲＴ） Ｃ ｉｎ ／ ｅｖ ｒ 式 ， 算 主要 集 中在 服务 器 端 ， 测试 过 程 中 ， 测试 者每 ｉ ｒｓ ｏ ｓ ｈ ｏ ｙ Ｉ ｅ 的 ｌ ｔＳ ｒｅ 模 ｅ 计 在 被
做一道题 目都要通过网络与服务器进行交互 ， 服务器对被测试者能力的估计和试题的选择后 ， 然后通过 网络 重新 发布 新 的题 目， 网络 的流量 非常 大 。这种模 式 有 以下 缺 陷 ：
基于Agent的探究教学模式的初探
基于Ａｇｅｎｔ的探究教学模式的初探[摘要]对信息化教学设计来说，就是要在教学设计中，充分利用信息技术创设。
Agent是一种新兴技术，将探究性学习的理论与Agent技术有效地结合，可以更好地模拟实验情境，创设协作情境等进行参与式、体验式学习，从而提高网上教育的教学质量和学习效果。
[关键词]探究性学习Agent 教学模式Netlogo20世纪80年代以来,以探究性学习为基础，重视基础教育课程已逐步成为世界各国课程改革的突出重点。
通过教学目标，教学内容和教学方法的调整，转变教师的教学行为，改变单纯接受的教学方式，提倡自主、探究与合作的学习。
一、“探究性学习”理论的概念与价值取向所谓“探究性学习”，是指从科学领域或现实社会中选择和确定主题，在教学中创设一种类似于学术或科学研究的情境，学生通过自主独立地发现问题、实验、操作、调查、信息搜集与处理，表达与交流等搜索活动，获得知识技能，发展感情与态度，培养探索精神和创新能力的学习和学习过程。
因此，我们所倡导的学习不仅仅是转变学习方式，更重要的是通过转变学习方式来促进每个学生的全面发展。
对学生而言，我们应从以下几个方面努力。
1.培养发现和解决问题的能力。
就“探究性学习”的过程而言，需要培养学生发现和提出问题的能力、提出解决问题的设想的能力、收集资料的能力、分析资料和得出结论的能力，即表述思想和交流成果的能力。
总之，“探究性学习”是对知识的批判性考察，是在问题解决的过程中获得对知识的理解与应用，因学生主体地位的确立而增强了学生的独立思考与判断能力。
2.学会分享与合作。
合作的意识和能力，是现代人所应具备的基本素质。
现代科学技术的发展是人们合作探究的结果，社会人文精神的弘扬也是以乐于合作和善于合作为基石的。
但在以往的课堂教学中，培养学生合作精神的机会并不多，而“探究性学习”则提供了有利于人际沟通与合作的良好空间。
二、Agent的特征及应用于探究式教学模式的优势Agent（智能代理）是一个具有自适应性和智能性的软件实体，能代表用户或其它程序，以主动服务的方式完成一项工作。
基于Agent的智能制造系统设计与实现
基于Agent的智能制造系统设计与实现智能制造系统是指通过引入先进的信息技术和智能控制手段，实现生产制造过程的自动化、智能化和灵活化。
而基于Agent的智能制造系统则是在智能制造系统中引入Agent技术，将智能体作为自主决策和交互的实体来实现。
Agent是一种能够感知环境、作出决策并执行任务的软件实体，它能够与其他Agent进行交互和协作，并通过学习和自适应来提高自身的性能。
在基于Agent的智能制造系统设计与实现中，Agent成为了系统的核心组成部分。
首先，在基于Agent的智能制造系统中，每个Agent都具有独立的感知能力。
它能够通过传感器实时感知生产过程中的各种参数，如温度、湿度、压力等。
同时，它也能够获取生产任务和相关的产品信息。
通过感知能力，Agent可以对生产环境进行全面监测和分析，并根据实时数据作出相应的决策。
其次，基于Agent的智能制造系统具备自主决策和任务分配的能力。
每个Agent都具有一定的决策能力，它能够根据自身的目标和策略，对生产任务进行分析、计划和调度。
同时，Agent之间也可以进行交互和协作，通过协商和合作来实现任务的分配与执行，从而达到整体生产系统的优化。
再次，基于Agent的智能制造系统能够赋予生产设备自主感知和自主控制的能力。
通过与设备进行互联，Agent可以不仅能够感知设备的工作状态和运行参数，还能够通过控制指令对设备进行控制和调整。
这种自主感知和自主控制的能力使得智能制造系统可以迅速适应变化的生产需求，提高生产效率和质量。
此外，基于Agent的智能制造系统还具有学习和自适应能力。
Agent能够通过对历史数据的学习和分析，不断改进自身的决策和行为模式。
同时，Agent还能够根据外部的变化和反馈信息，调整自身的行为和策略，以适应不断变化的生产条件。
基于Agent的智能制造系统的设计与实现离不开先进的信息技术支持。
例如，需要建立强大的数据处理和分析平台，以处理和分析感知到的大量数据。
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２１６微电子学与计算机２００８年
（１）仇消息的发送者是错误的：优消息的类型和内容都可以被ＡｇｅｎｔＡ解释，但是ｍ的发送者不是ＡｇｅｎｔＡ所期盼的．原因可能是服务集成的参与者已经改变了，或者服务集成的角色已经更替了这个服务的代理．
（２）ｍ消息的发送时机是错误的：ｍ消息的类型和内容都可以被ＡｇｅｎｔＡ解释，但是ｍ的发送时机不是ＡｇｅｎｔＡ所期盼的．在整个消息交互序列中，ｍ可能已经被接收者的会话模型删除，或者消息交互序列已经被接收者的会话模型重新排序．
（３）Ａ不能解释ｍ消息的内容：发送Ａｇｅｎｔ和接收Ａｇｅｎｔ关于ｍ的内容限制不能达成一致，ｍ内容的表现形式Ａｇｅｎｔ不能理解，或者ｍ的内容消息原语是接收Ａｇｅｎｔ不知道的．
４．３会话错误的消除
实现会话错误的恢复需４个步骤：（１）确定错误症状，从消息交互序列中观察发现会话错误；（２）查找策略，确定正确的本地服务流程模型；（３）通过Ａｇｅｎｔ会话更新本地服务流程模型，保证会话错误不再发生；（４）重新进行会话．
在Ａｇｅｎｔ会话中，根据工作流执行的上下文，Ａ—ｇｅｎｔ利用会话脚本判断一个消息是否是合法．若不合法，Ａｇｅｎｔ会产生一个ｎｏｔ—ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ消息，消息中包括错误原因．此时，消息的发送者和接收者都暂时停止执行所有动作．为从会话错误中恢复出来，消息的发送者和接收者须更改他们的本地服务流程模型．
在更改本地服务流程模型前，发送Ａｇｅｎｔ和接收ＡＮｅｎｔ须查找策略以判断正确的流程模型，从而通过匹配实现服务流程模型的更新．这个策略是所有的ＡＮｅｎｔ都应共享的一个通用策略．策略中有一张索引表，每个特定的本地服务流程模型有一个特定的错误类型，以及该错误类型的修改方法．为解决ＡＮｅｎｔ会话错误，Ａｇｅｎｔ通过会话的错误类型索引通用策略．在发生会话错误的两个Ａ—ｇｅｎｔ中，策略可以判断哪个Ａｇｅｎｔ的本地服务流程发生了错误．即要从这两个服务流程模型中确定正确的本地服务流程模型．从ＡＮｅｎｔ角度看，若正确的服务流程模型是自身，它不需要做任何事情．若自身的服务流程模型发生错误，则它向对方请求正确的服务流程模型．如果正确的服务流程模型是第三方，这两个Ａｇｅｎｔ都会向第三方请求新的服务流程模型．接收到新的服务流程模型后，Ａｇｅｎｔ利用匹配算法生成新的正确的服务流程模型．正确更新服务流程模型后，发送Ａｇｅｎｔ重新发起会话，同样的会话错误将不再发生．
５实例
下面以消息内容不正确和消息发送时机不正确两个实例来检验前面的错误检测和恢复方法．实例中共有三个Ａｇｅｎｔ：教务处Ａｇｅｎｔ负责对教务处进行管理，学生Ａｇｅｎｔ是学生的代理，教材科Ａｇｅｎｔ是教材科的管理者．图２和图３是消息交互序列图．
图２消息内容不正确交互序列图
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Ｍ％ｓｍ
Ｒｑｍｔ
图３消息发送时机不正确交互序列图
学生Ａｇｅｎｔ需向教材科提供学号、学生姓名等基本信息，获取到学生的基本信息后，教材科Ａｇｅｎｔ才会将本学期课本列表告之学生Ａｇｅｎｔ．假设教材科Ａｇｅｎｔ需要的学号和姓名等基本信息的顺序是确
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