17、AIL：智能体推理与规划的全面解析

AIL：智能体推理与规划的全面解析

1. 引言

在智能体编程领域，AIL（Agent Infrastructure Layer）作为一种重要的基础架构，为智能体的推理和规划提供了强大的支持。它的设计目标并非作为开发基于智能体系统的编程语言，而是为高效验证提供基础。下面我们将深入探讨AIL的各个方面，包括推理周期、意图表示、操作语义以及规划失败与修订等内容。

2. 智能体基础设施层（AIL）推理周期

AIL的推理周期可以用以下流程图表示：

graph LR
    A[选择意图 i] --> B[生成适用计划集 i + P]
    B --> C[选择计划 p′]
    C --> D[处理计划顶部 plan(i) = p′@plan(i)]
    D --> E[感知 生成新意图集 I]
    E --> F[处理消息 扩展意图集 I]
    F --> A

推理周期从阶段A开始，选择一个包含行为栈的意图，进入阶段B。利用智能体的计划库和信念库，生成一组适用的计划（阶段C）。从这些计划中选择一个，将其行为栈与当前行为栈合并（阶段D）。然后以适当的方式处理栈顶行为，并相应地更新意图集（阶段E）。接着进行感知，发布新事件（即信念更新），进入阶段F。在最后阶段，处理智能体通信消息，推理周期重新开始。

当从环境感知中生成事件时，这些事件被视为带有空计划的意图。智能体有一个消息“收件箱”，用于存放消息。在上一个周期中收到的任何消息都会在另一个推理周期开始之前处理，这也可能会扩展意图集。

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