12、多智能体系统通信方法解析

多智能体系统通信方法解析

在多智能体系统（MAS）中，智能体之间的通信至关重要。不同的通信方法有着各自的特点和适用场景，下面将详细介绍传统软件工程方法、传统人工智能方法以及基于承诺的多智能体方法，并对它们进行对比分析。

传统软件工程方法的局限性

传统软件工程方法在设计和维护智能体通信协议时，存在诸多挑战。从低抽象层次的协议设计来看，除了最简单的情况，其他设计和维护工作都十分困难，而且难以将利益相关者的业务需求映射到所产生的协议中。

这种方法的灵活性较差，智能体在运行时几乎没有灵活性，协议本质上规定了智能体的框架。任何智能体对协议的偏离，无论从业务角度看多么合理，都被视为违规。此外，为了实现互操作性，协议被指定为在智能体之间产生同步，这也限制了灵活性。不过，检查智能体是否符合协议相对容易，在计算上类似于验证一个字符串是否被有限状态机（FSM）接受，但这种便利性是以牺牲灵活性为代价的。

传统人工智能方法

传统人工智能方法从相反的极端开始处理智能体通信问题。这些方法假定智能体是基于认知概念构建的，特别是信念、目标和意图，然后根据通信与智能体认知表示的关系来指定智能体的通信方式。

传统人工智能方法主要源于两个相关的起点：
- 人机交互与自然语言理解 ：旨在开发一种工具，帮助用户从数据库中获取信息或执行简单的事务，如预订火车票。这些工具会维护用户模型和领域模型，通过启发式推理来确定如何最好地响应用户请求，并可能预测用户请求。随着工具变得更加主动，它们开始被视为智能体，不同用户的智能体之间也可以相互通信。
- 分布式知识系统 ：每个智