51、基于混合智能体的动态环境自动化架构解析

基于混合智能体的动态环境自动化架构解析

1. 引言

在动态和灵活的环境中，智能体和多智能体系统是开发应用程序的理想选择。智能体具备自主性、通信、学习、目标导向、移动性、持久性等多种能力。其中，自主性、学习和推理对智能体尤为重要，这些能力可以通过不同方式和工具进行建模，而基于案例推理（CBR）系统就是一种可行的选择。

本文将聚焦于一种基于混合 CBR 的慎思智能体架构，该架构引入了专门的规划机制，用于实现 CBR 系统的检索、重用、修订和保留阶段。许多构建慎思智能体的架构都基于 BDI（信念、愿望、意图）模型，该模型通过心理态度来决定智能体的内部结构和行动选择。使用心理态度设计和构建智能体及多智能体系统，具有自然（类人）建模和高抽象级别的优势。BDI 模型将信念作为信息态度，愿望作为动机态度，意图作为慎思态度。通过特定方法，可以将 CBR 系统融入 BDI 智能体，使其具备学习和适应能力，比单纯的 BDI 架构更具自主性。

这种混合架构可用于开发慎思规划智能体，能应用于海洋学、医疗保健、旅游等多个领域的自适应系统，为解决各种问题提供了有效途径。

2. 基于案例的规划：从过往计划中学习

2.1 基于案例的推理（CBR）

CBR 是一种基于过往经验的推理方式。CBR 系统通过调整过去解决类似问题的方案来解决新问题，并从每次新经验中学习。案例是 CBR 的核心概念，一个案例由三部分组成：
- 问题描述：描述初始问题。
- 解决方案：提供解决问题的一系列行动。
- 最终状态：描述应用解决方案后达到的状态。

CBR 系统通过 CBR 循环管理案例，该循环包括四个阶段：