26、多智能体系统的因果追踪与混合建模可视化

多智能体系统的因果追踪与混合建模可视化

在多智能体系统（MAS）的开发和研究中，理解系统行为、调试和验证系统的正确性是至关重要的。本文将介绍两种重要的方法：通过可视化追踪多智能体交互的因果关系，以及使用混合分层状态机对多智能体系统进行建模和模型检查。

多智能体交互因果关系可视化

在多智能体系统中，智能体之间的消息交互形成了复杂的因果关系网络。为了更好地理解这些关系，研究人员提出了一种新的可视化元素——因果图。

因果图的构建

因果图的构建基于消息的因果关系。例如，对于消息 m5，其原因消息 m2 的目标节点被选作源节点，而 m5 的目标节点与 m4 相同，因为在这两条消息中，接收者都是发起者的对话（智能体 a）。对于 m6，也采用类似的步骤来确定其源节点和目标节点。其余的图以类似的方式构建。

这种算法和通过逻辑时钟获取消息有序序列的机制已经在 ACLAnalyser 中实现并进行了测试。通过观察因果图的细节，开发人员可以推断出智能体之间交互的原因。例如，在一个简单的三个智能体对话中，开发人员可以发现智能体 B 向其对话者发送了三次拒绝提议，并且 A 和 B 之间的谈判没有顺利结束。通过回溯图，开发人员可以发现 B 收到了来自 A 的另一个拒绝提议，而这个拒绝的原因是 B 向 A 发送的提议，该提议的起源是 B 收到的一组三个提议。因此，开发人员应该审查这些提议，以了解被拒绝的原因。

相关工作

• 基于因果的图 ：在一些工作中，开发人员定义智能体概念，并展示这些预定义概念之间的因果关系。但这些工作主要关注智能体内部的因果关系，而不是智能体之间的因果关