31、多智能体系统中的社交知识管理

多智能体系统中的社交知识管理

1. 引言

近年来，多智能体范式已成为分布式解决复杂任务的有效框架。多智能体系统（MAS）通常由一组自主单元组成，这些单元能够独立运作以实现局部目标，同时也能进行协作行动，共同为社区共享的全局目标做出贡献。

在本文中，我们聚焦于一类特定的多智能体系统，这类系统旨在实现现有软件组件的智能、灵活且稳健的集成。我们不探讨智能体的特定内部智能或通用推理机，而是关注智能体的社交推理、在社区中的集成、责任委托、任务分解以及协商组织等方面。智能体的通信、协作和共享全局目标的能力，主要取决于它们所拥有的知识的范围和质量。

知识可分为两类：一类是指导智能体自主局部决策过程的问题解决知识；另一类是表达其他智能体行为模式、能力、负载、经验、承诺等的社交知识。本文主要关注社交知识，研究智能体架构如何在本地表示、维护和探索社交知识，以实现社区活动的高效集成。

多智能体系统需要大量知识来实现高效协作和全局解决方案。这些知识可以集中存储在一个完全知情的中央单元中，也可以由每个智能体本地拥有。后者更符合多智能体系统的一般设计理念。

与“本地拥有”全局知识相关的主要问题包括：
- 单个智能体应管理的全局知识的合理范围是多少？
- 智能体应了解多少全局规则和知识本体？
- 它们需要了解多少特定协作“同事”的信息？
- 如何构建本地存储的知识，以实现其高效更新和维护，从而减少多智能体社区中的通信负载？

经典的智能体架构将其功能主体（包含智能体的个体能力）与包装器（负责智能体间的通信）分开。在我们的集成领域中，主体包含封装的软件应用、问题解决知识和特定推理算法，且对多智能体社区没有感知。包装