57、智能体程序的算法验证：原理、工具与实践

智能体程序的算法验证：原理、工具与实践

1. 智能体程序验证概述

智能体在越来越多的应用领域展现出重要价值，从互联网搜索软件到关键业务系统，甚至是安全关键型应用，如机器人、太空探测器、智能家居、医疗监测和无人驾驶车辆等。因此，对智能体进行形式化规范和验证的需求日益迫切。

传统上，可以通过构建智能体程序执行的模型，然后对该模型进行算法验证来评估程序是否满足某些要求。然而，操作语义可能并不完美，而且直接验证实际的智能体程序而非其执行模型，是一种更具吸引力的验证方法。但这面临诸多问题，如是否可行、如何实现以及是否适用于多种不同的智能体程序等。

2. 一般问题与解决方案

直接探索智能体程序的执行来进行验证，而不是构建模型（通常是有限状态自动机）并检查该模型，在理论上，有了操作语义后就可以实现程序检查，但实际实现起来并不简单。现有的智能体程序验证系统利用了非智能体程序的复杂程序验证系统，特别是扩展了用于检查 Java 程序的 JAVA PATHFINDER 系统。

基于“即时”模型检查的程序验证工作方式如下：在 JAVA PATHFINDER 的特定情况下，开发了一个修改后的 Java 虚拟机，允许并行检查属性和回溯系统执行。这里介绍的 MCAPL 框架由 AIL 语义工具包、MCAPL 接口和 AJPF 模型检查器组成。

需要注意的是，智能体程序验证是前沿研究技术，虽然系统可在特定网址获取使用和实验，但可能不如本书中其他工具复杂。而且程序模型检查明显比应用于程序执行模型的标准模型检查慢，使用 AJPF 进行验证需要数分钟甚至数小时，而使用 SPIN 或 NUSMV 等工具只需数秒，但智能体程序验证仍然非常有用。