22、模块化代理编程与目标分解树在多智能体系统中的应用

模块化代理编程与目标分解树在多智能体系统中的应用

在多智能体系统（MAS）的设计领域，有两种重要的方法值得深入探讨，分别是基于策略意图的模块化代理编程（如 GOAL 模块）和目标分解树（GDT）模型。下面将详细介绍这两种方法的特点、优势以及它们之间的比较。

1. GOAL 模块与其他代理编程元素的比较

GOAL 模块与其他代理编程语言中的计划有相似之处。在许多代理编程中，计划通常是计划库的一部分，在设计时提供给代理。GOAL 模块和这些计划都指定了一个条件，即模块或计划的上下文。这个上下文条件明确了模块或计划能够发挥作用的情况，并且在两种情况下，上下文都可以通过替换机制绑定变量，实例化模块或计划体中的变量。

然而，GOAL 模块与计划也存在明显差异。以 3APL 或 AgentSpeak 代理为例，在处理多个交付订单目标时，它们会将多个计划引入代理的计划库，可能导致类似的干扰效应。而 GOAL 模块一旦被激活，就会成为执行的焦点；计划则只是添加到代理的计划库中，成为代理尝试完成的当前“活跃”计划之一。

另一种模块化方法引入了操作符 m(φ) 来控制非确定性，它也可解决示例代理的问题。但与 GOAL 模块的上下文部分不同，该操作符采用非声明性机制激活模块。并且，GOAL 模块的终止条件基于承诺策略，会持续追求目标直至实现；而这种方法中的模块终止策略是尝试各种计划一次，失败则退出。此外，要激活多个模块，需要在计划中明确包含对这些模块的调用，而 GOAL 模块是由环境触发的，能让代理专注于模块提供策略的情况，类似于基于策略意图的概念。

使用模块进行代理编程有诸多好处：
- 聚焦执行 ：模块能限制代理