8、分布式人工智能的架构与语言

分布式人工智能的架构与语言

1. 架构描述

分布式人工智能（DAI）的架构设计旨在支持多个代理在分布式环境中协同工作，以解决复杂的问题。这类架构不仅需要考虑硬件和网络基础设施的支持，还需要具备强大的软件框架来实现高效的代理通信和协作。以下是几种典型的架构设计：

1.1 通用环境

Bisiani等人、Gasser等人以及Green分别构建了通用环境，这些环境能够支持DAI系统的开发和测试。例如，Bisiani等人开发的环境主要用于探索中等规模的系统，可能涉及数十个代理。Gasser等人开发的MACE（多代理计算环境）则更为灵活，支持不同粒度级别的分布式系统，从大型粒度的合同网络到中等粒度的分布式黑板，再到小粒度的规则代理。

1.2 大规模系统

Shastri描述的一个系统展示了如何利用成千上万个代理的处理能力，通过连接主义编码实现语义网的继承和分类特征。这种系统设计特别适用于需要大规模并行处理的应用场景，如图像识别和自然语言处理。

2. 语言工具

为了支持分布式人工智能的研究和应用，开发了多种专用语言工具。这些语言不仅用于描述和构建分布式系统中的代理及其交互方式，还提供了丰富的功能来简化开发过程。以下是几种常见的语言工具：

2.1 描述语言

EFIGE是一种用于指定复杂关系的语言，能够描述系统中的功能组件、它们的责任和资源需求，以及它们之间的关系。EFIGE通过允许从成员的角度对关系进行约束，并在它们的实例之间表达偏好，从而支持这些关系的实例化。

2.2 并行处理语言

Multilisp是一种用于并发符号