12、多智能体系统工程：MaSE 方法概述与案例分析

多智能体系统工程：MaSE 方法概述与案例分析

1. 引言

多智能体系统工程（MaSE）是一种用于分析和设计多智能体系统的综合方法。它最初旨在开发封闭、通用的异构多智能体系统，已被应用于从异构数据库集成系统到基于生物的计算机病毒免疫系统，再到协作机器人系统等多个领域。MaSE 利用多智能体系统的抽象概念，帮助设计师开发智能、分布式软件系统，将智能体视为面向对象范式的进一步抽象。同时，MaSE 基于现有的面向对象技术，并将其应用于多智能体系统的规范和设计中。此外，MaSE 还通过 agentTool 分析和设计环境实现了自动化，该工具支持 MaSE 方法，并帮助引导系统设计师完成从高级目标定义到自动验证、半自动化设计生成，最终到代码生成的一系列模型。

2. MaSE 方法的主要阶段和模型

MaSE 方法主要包括两个阶段，每个阶段都会产生一组互补的模型，具体如下：
| 阶段 | 步骤 | 模型 |
| — | — | — |
| 分析阶段 | a. 捕获目标
b. 应用用例
c. 细化角色 | 目标层次结构
用例、序列图
并发任务、角色模型 |
| 设计阶段 | a. 创建智能体类
b. 构建对话
c. 组装智能体类
d. 系统设计 | 智能体类图
对话图
智能体架构图
部署图 |

3. 分析阶段

分析阶段的目标是定义一组可用于实现系统级目标的角色，该过程包括以下三个步骤：
- 捕获目标 ：从系统需求中提取目标，具体分为识别目标和构建目标结构两个子步骤。
- 识别目标 ：从初始需求集中提取场景，进而确定场景的目标。这些目标通常处于非常高的层次，是整个系统分析的基础。后续分析阶段定义的角色必须支持其中一个目标。
- 构建目标结构 ：将识别出的目标分类并构建成目标树，形成目标层次结构。目标分解不同于功能分解，它定义的是必须完成的任务，而不是如何完成任务。目标层次结构中有四种类型的目标：
- 总结目标 ：封装一组现有的“同级”目标，为该组目标提供一个共同的父目标。
- 非功能目标 ：从系统的非功能需求中派生而来，如维护系统的可靠性或响应时间。
- 组合目标 ：将层次结构中相同或非常相似的子目标分组而成。
- 分区目标 ：一组共同满足父目标的目标之一。
- 应用用例 ：将目标和子目标转化为用例，通过文本描述和类似于 UML 序列图的序列图来捕获上一步中发现的场景。用例有助于开发者表示期望的系统行为和事件序列，转换为序列图后，识别出的角色将成为下一步细化角色的初始角色集。
- 细化角色 ：通过将角色与特定任务关联，进一步定义角色。这些角色的定义应确保每个系统目标都得到考虑，成为最终填充系统的智能体的构建块。角色模型中，角色用矩形表示，任务用椭圆形表示，箭头表示通信协议。角色不应共享任务，若需要共享任务，应创建一个单独的角色。

4. 并发任务模型

角色定义完成后，需要通过并发任务图来定义角色模型中每个任务的细节。并发任务图基于有限状态自动机，每个任务假设并发运行，并可与其他任务进行内部或外部通信。并发任务由一组状态和转换组成，转换使用以下语法：

trigger [guard] ˆ transmission(s)

如果需要多个传输，可以使用分号（;）作为分隔符进行连接，但不意味着有顺序。为了表示智能体之间的消息发送和接收，使用 send 和 receive 两个特殊事件。任务状态可能包含内部推理、读取传感器感知或通过执行器执行动作等活动。所有消息和事件都会排队，以确保即使智能体或任务不在适当的状态下，也能接收消息或事件。此外，并发任务模型还提供了内置的定时器活动，可用于时间推理。

5. 设计阶段

设计阶段的目的是将分析阶段定义的角色和任务转换为更易于实现的形式，即智能体和对话。该阶段包括以下四个步骤：
- 构建智能体类 ：将分析阶段定义的每个角色映射到至少一个智能体类，确保系统目标得以实现。智能体类可以看作是创建实际智能体实例的模板，通过分配角色和定义通信协议来定义。该步骤的结果是生成智能体类图，与面向对象类图类似，但智能体类由其扮演的角色而不是属性和方法定义，且智能体类之间的关系始终是对话。
- 构建对话 ：根据分析阶段确定的通信协议，详细设计智能体之间的对话。对话使用两个不同的对话类图进行建模，分别从发起者和响应者的角度表示。对话图基于有限状态自动机，使用状态和转换来定义智能体间的通信。对话应足够健壮，以处理潜在的运行时错误。
- 组装智能体类 ：包括定义智能体的架构和架构的各个组件。MaSE 不假设任何特定的智能体架构，允许使用各种现有的和新的架构。该步骤的结果是生成智能体架构图，其中组件用矩形框表示，通过内部和外部连接器连接。
- 系统设计 ：决定系统的实际配置，包括系统中智能体的数量和类型，以及它们应部署的平台。这些决策记录在部署图中，类似于 UML 部署图，用于展示系统的可能配置。

6. 案例研究：多智能体研究工具（MART）

为了展示 MaSE 方法的使用，下面以多智能体研究工具（MART）为例进行说明。MART 的开发动机是帮助作者在撰写文章时进行研究，而不浪费宝贵的时间。该工具应智能、高效地进行搜索，能够在后台工作，并且对用户无干扰。基于这些需求，决定将 MART 构建为一个多智能体系统，并使用 MaSE 方法进行开发。

• 系统目标开发 ：根据 MART 系统的需求，定义了以下目标：系统的总体目标是生成用户文章中关键词的搜索结果，该目标分为四个子目标：对搜索中使用的关键词进行排名和细化、在网络上搜索结果、生成并向用户展示结果以及管理整个系统。
• 应用用例 ：根据三个主要子目标生成了三个主要用例：
  • 细化和排名关键词 ：搜索过程的管理器要求读者读取预定义的用户偏好和关键词，然后要求排名器对返回的关键词进行排名。
  • 搜索网络 ：每个搜索器智能体被要求在其已知的网站上搜索特定的关键词集，结果返回给控制器进行汇总。
  • 生成结果 ：管理器将原始结果发送给结果生成器，结果生成器对结果进行细化并格式化，然后将最终结果返回给管理器。
• 细化角色 ：角色图展示了不同目标如何映射到系统的角色。控制器负责管理系统，与其他角色协作以读取关键词、执行搜索并生成最终产品。
• 并发任务模型 ：为角色模型中的每个任务定义了并发任务模型。例如，KeywordsReader 角色的 showKeywords 任务，在收到来自控制器的 readPrefs 消息后开始，读取用户偏好和关键词，若关键词列表不为空，则将关键词集返回给控制器。
• 构建智能体类 ：分析阶段结束后，进入设计阶段，首先使用智能体类图定义基本系统架构。MART 有五个不同的智能体：AgentManager、AgentKey、AgentProducer、AgentGoogle 和 AgentTeoma，它们之间的连线表示对话。
• 构建对话 ：根据角色之间的通信协议，定义了智能体之间的对话。例如，rankKeywords 对话中，AgentManager 作为发起者发送 rankKey 消息，AgentKey 作为响应者接收消息并进行排名，然后返回 rankedKey 消息。
• 组装智能体和部署 ：为 MART 开发所需的对话后，构建智能体类的各个组件。由于 MART 智能体较为简单，采用了特定于应用程序的架构。每个并发任务直接映射到架构中的一个内部组件。最后，开发了 MART 系统的整体部署设计，AgentKey 和 AgentManager 通常在用户计算机上启动，AgentGoogle 和 AgentTeoma 必须预先部署在本地网络计算机上，AgentProducer 可以部署在本地网络的任何位置。

7. MaSE 方法的优缺点

• 优点 ：
  • 全面性 ：MaSE 是一种全面的多智能体系统构建方法，为整个软件开发生命周期提供指导，从需求获取到实现。
  • 独立性 ：独立于任何特定的智能体架构或底层环境，允许在任何架构中实现任务和对话行为。
  • 可追溯性 ：相互关联的 MaSE 模型序列允许开发者跟踪实体从一个模型到另一个模型的映射，有助于跟踪系统错误。
  • 明确关系 ：直接定义了智能体通信协议与智能体内部行为之间的关系，通过并发任务图和对话图体现。
  • 工具支持 ：得到 agentTool 开发环境的支持，该工具是一个基于图形的软件工程工具，允许开发者在分析和设计阶段自由移动，还可以验证对话并进行半自动化转换。
• 缺点 ：
  • 不适合开放系统 ：基于强自上而下的软件工程思维，目前不适合开发开放多智能体系统，因为它预先定义了智能体类之间的通信协议。
  • 对话分解问题 ：MaSE 的对话概念有时会将分析阶段定义的协议分解成小而简单的部分，尤其是当原始协议涉及多个智能体时，这使得理解各个对话如何组合在一起变得更加困难。
  • 组织固定性 ：倾向于产生具有固定组织的多智能体系统，智能体扮演的角色有限，且改变角色的能力有限，难以适应动态应用中的变化。

8. 结论

MaSE 为多智能体系统的分析和设计提供了详细的方法，将多个已建立的模型组合成一个综合的方法论，并提供了一组转换步骤，指导开发者完成分析和设计过程。MaSE 已成功应用于许多研究生项目和研究项目中。未来的工作将集中在基于组织理论方法，将 MaSE 专门用于自适应多智能体和协作机器人系统。目前正在开发一个组织模型，以提供一组软件或硬件智能体适应环境变化、组织和重组以实现团队目标所需的知识。虽然 MaSE 已经包含了许多所需的组织概念，但还需要扩展分析以捕获更多关于角色的细节，包括扮演角色所需的能力。

通过以上对 MaSE 方法的介绍和案例分析，我们可以看到它在多智能体系统开发中的优势和潜力，同时也了解到其存在的一些局限性。在实际应用中，开发者可以根据具体需求和场景，合理选择和使用 MaSE 方法，以实现高效、可靠的多智能体系统。

多智能体系统工程：MaSE 方法概述与案例分析

9. MaSE 方法的应用流程总结

为了更清晰地展示 MaSE 方法在多智能体系统开发中的应用，下面通过一个 mermaid 格式的流程图来总结其主要流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(分析阶段):::process
    B --> B1(捕获目标):::process
    B1 --> B11(识别目标):::process
    B1 --> B12(构建目标结构):::process
    B --> B2(应用用例):::process
    B --> B3(细化角色):::process
    B3 --> B31(定义角色与任务关联):::process
    B3 --> B32(检查角色不共享任务):::process
    B --> C(并发任务模型):::process
    C --> C1(定义任务细节):::process
    C1 --> C11(基于有限状态自动机):::process
    C1 --> C12(使用转换语法):::process
    C --> C2(表示消息通信):::process
    C2 --> C21(使用 send 和 receive 事件):::process
    C --> C3(任务状态活动):::process
    C3 --> C31(内部推理等活动):::process
    C --> C4(定时器活动):::process
    B --> D(设计阶段):::process
    D --> D1(构建智能体类):::process
    D1 --> D11(角色映射到智能体类):::process
    D1 --> D12(定义智能体类模板):::process
    D --> D2(构建对话):::process
    D2 --> D21(基于通信协议设计):::process
    D2 --> D22(使用对话类图建模):::process
    D --> D3(组装智能体类):::process
    D3 --> D31(定义智能体架构):::process
    D3 --> D32(定义架构组件):::process
    D --> D4(系统设计):::process
    D4 --> D41(决定系统配置):::process
    D4 --> D42(记录在部署图):::process
    D --> E(案例应用):::process
    E --> E1(系统目标开发):::process
    E --> E2(应用用例):::process
    E --> E3(细化角色):::process
    E --> E4(并发任务模型):::process
    E --> E5(构建智能体类):::process
    E --> E6(构建对话):::process
    E --> E7(组装智能体和部署):::process
    E --> F([结束]):::startend

这个流程图展示了 MaSE 方法从开始到结束的完整流程，包括分析阶段、并发任务模型、设计阶段以及案例应用等主要步骤。每个大步骤下又细分了具体的子步骤，清晰地呈现了多智能体系统开发的详细过程。

10. MaSE 方法在不同领域的潜在应用

MaSE 方法由于其灵活性和全面性，在多个领域都具有潜在的应用价值，以下是一些具体的领域及可能的应用方式：
| 领域 | 应用方式 |
| — | — |
| 医疗保健 | 在医疗保健领域，可用于开发多智能体系统来管理患者信息、协调医疗团队的工作。例如，不同的智能体可以分别负责患者数据的收集、诊断建议的生成、治疗方案的执行等任务。通过 MaSE 方法，可以定义各个智能体的角色和任务，以及它们之间的通信协议，确保系统高效、准确地运行。 |
| 交通运输 | 在交通运输领域，MaSE 方法可用于设计智能交通系统。智能体可以代表不同的交通元素，如车辆、交通信号灯、交通管理中心等。通过定义智能体的行为和通信方式，可以实现交通流量的优化、交通事故的预警和处理等功能。 |
| 工业自动化 | 在工业自动化中，MaSE 方法可以帮助开发多智能体控制系统。智能体可以控制不同的生产设备、监控生产过程、协调物料的供应等。通过合理定义智能体的角色和任务，可以提高生产效率、降低成本。 |
| 教育 | 在教育领域，MaSE 方法可用于开发智能教学系统。智能体可以扮演教师、学生、学习资源提供者等角色，通过对话和协作，为学生提供个性化的学习体验。 |

11. 操作步骤总结

为了方便开发者使用 MaSE 方法进行多智能体系统的开发，下面总结了详细的操作步骤：
1. 分析阶段
- 捕获目标
- 从系统需求中提取场景，确定场景的目标。
- 将目标分类并构建成目标树，形成目标层次结构。
- 应用用例
- 将目标和子目标转化为用例，用文本描述和序列图表示。
- 识别用例中的角色，作为后续细化角色的基础。
- 细化角色
- 将角色与特定任务关联，确保每个系统目标都得到考虑。
- 检查角色是否共享任务，若需要共享，创建单独的角色。
2. 并发任务模型
- 基于有限状态自动机，定义角色模型中每个任务的细节。
- 使用转换语法表示任务之间的转换。
- 使用 send 和 receive 事件表示智能体之间的消息通信。
- 考虑任务状态中的活动和定时器活动。
3. 设计阶段
- 构建智能体类
- 将分析阶段定义的角色映射到智能体类。
- 定义智能体类的模板，包括角色和通信协议。
- 构建对话
- 根据分析阶段的通信协议，设计智能体之间的对话。
- 使用对话类图从发起者和响应者的角度建模对话。
- 组装智能体类
- 选择或创建智能体的架构。
- 定义架构的各个组件。
- 系统设计
- 决定系统中智能体的数量和类型。
- 确定智能体的部署平台，记录在部署图中。
4. 案例应用
- 根据具体案例的需求，重复上述步骤，开发多智能体系统。
- 在开发过程中，使用 agentTool 工具进行辅助，如验证对话、进行半自动化转换等。

12. 总结与展望

MaSE 方法为多智能体系统的分析和设计提供了一个全面、系统的框架。它结合了多个已有的模型，通过一系列的步骤和模型转换，帮助开发者从需求分析逐步过渡到系统实现。在实际应用中，MaSE 方法已经在多个项目中取得了成功，如多智能体分布式目标满足项目、基于智能体的混合主动协作项目等。

然而，MaSE 方法也存在一些局限性，如不适合开放多智能体系统、对话分解问题和组织固定性等。未来的研究可以针对这些问题进行改进，例如扩展 MaSE 方法以支持开放系统、优化对话的设计和组织方式等。

随着多智能体系统在各个领域的应用越来越广泛，MaSE 方法有望在更多的场景中发挥作用。通过不断地完善和发展，MaSE 方法将为多智能体系统的开发提供更加有力的支持，推动多智能体技术的进一步发展。开发者在使用 MaSE 方法时，应根据具体的需求和场景，合理选择和调整方法的应用，以实现高效、可靠的多智能体系统。