21、多智能体系统中的团队协作对话解析

多智能体系统中的团队协作对话解析

在多智能体系统的团队协作中，对话起着至关重要的作用，它贯穿于规划、行动等各个阶段，影响着团队目标的达成。下面将详细解析团队协作中不同阶段的对话机制与流程。

1. 规划阶段

规划阶段主要包括任务划分、手段 - 目的分析和行动分配三个关键步骤，每个步骤都有其独特的对话形式和作用。

1.1 任务划分的三个步骤

• 提案讨论 ：这是任务划分的第一阶段，可视为一种说服的子类型。通过在审议中嵌入说服过程，期望得出一系列子目标序列 $\sigma = \langle\phi_1, \ldots, \phi_n\rangle$，并形成关于此序列的共同信念。在信息交换过程中，智能体明确表达对特定子目标组合的初始立场。
• 手段 - 目的分析 ：可看作是一种探究或另一种审议，旨在将行动 $\alpha_i$ 与子任务 $\phi_i$ 相匹配。在这个过程中，说服和信息寻求发挥作用，以制定出社会计划。团队成员会被更具体地询问其能力、机会和其他偏好。
• 行动分配 ：由于智能体具有自利性，在行动分配过程中可能会出现利益冲突，此时可能需要进行协商，以制定出反映智能体个体和社会利益的社会计划。对于强形式的集体承诺，由集体信任的团队成员宣布 $constitute(\phi, P)$，从而结束行动分配，并形成共同信念 $C - BEL_G(constitute(\phi, P))$。

智能体的社会承诺通过以下方式形成：对于计划中的每个行动 $\alpha$，假设一个智能体 $i$ 有执行该行动的个体意图 $INT(i, \alpha)$，这通常是因为另一个智能体 $j$ 希望 $i$ 执行该行动，即 $GOAL(j, done(i, \alpha))$ 成立。通过它们之间的通信，形成关于这两种态度的共同信念 $C - BEL_{{i,j}}(INT(i, \alpha) \land GOAL(j, done(i, \alpha)))$，从而建立起从 $i$ 到 $j$ 关于 $\alpha$ 的社会承诺 $COMM(i, j, \alpha)$。最终，所有智能体在团队中都对执行各自的行动做出社会承诺，形成共同信念 $C - BEL_G(\bigwedge_{\alpha \in P} \bigvee_{i,j \in G} COMM(i, j, \alpha))$，确立集体承诺。

1.2 任务划分的具体流程

以寻找实现 $\phi$ 的子目标序列 $\sigma = \langle\phi_1, \ldots \phi_k\rangle$ 为例，任务划分包括以下四个步骤：
- 开启阶段 ：发起者向所有其他智能体 $i \in G$ 发出请求：

request_{a,i}(if division(\phi, \sigma) then assert_{i,a}(division(\phi, \sigma))
else assert_{i,a}(\neg \bigvee_{\sigma \in T} division(\phi, \sigma)))

其中，$T$ 是潜在子目标序列的有限集合。若智能体知道合适的子目标划分，应进行断言。若 $a$ 信任 $i$ 的所有断言，$i$ 的肯定回答将产生 $BEL(a, BEL(i, division(\phi, \sigma)))$ 的结果。
- 投票阶段 ：发起者宣布在第一步中收集到的所有（或预选的一组）答案。设 $T_{\phi,a} \subseteq T$ 为 $a$ 选择的候选子目标序列的有限集合，$a$ 通过以下方式向其他智能体 $i \in G$ 披露 $T_{\phi,a}$：

assert_{a,i}(\bigwedge_{\sigma \in T_{\phi,a}} \bigvee_{i \in G} BEL(i, division(\phi, \sigma)))

随后，$a$ 开启投票，请求所有智能体 $i \in G$ 宣布可用选项并要求断言其同事的偏好：

request_{a,i}(\bigwedge_{x,y \in T_{\phi,a}}(if division(\phi, x) \land PREFER(i, x, y) then
assert_{a,i}(PREFER(i, x, y))))

若 $i$ 有偏好，会进行响应，例如 $assert_{i,a}(PREFER(i, \sigma_1, \sigma_2))$。投票结束后，$a$ 会根据对团队中特定智能体的信任程度对提议的子目标序列进行排序。
- 确认阶段 ：$a$ 宣布初步获胜的子目标序列 $\sigma_w$。任何有异议的智能体应提出抗议，$a$ 向其他智能体 $i \in G$ 发出邀请：

request_{a,i}(if BEL(i, \neg division(\phi, \sigma_w)) \lor (PREFER(i, \sigma, \sigma_w)) then
assert_{a,i}(\neg division(\phi, \sigma_w) \lor PREFER(i, \sigma, \sigma_w)))

之后，在审议中嵌入说服对话。若有智能体 $i$ 不认为 $\sigma_w$ 是最佳选择，$a$ 可要求其提供证明。说服后，要么 $i$ 承认错误，选择 $\sigma_w$；要么 $i$ 说服发起者，此时 $a$ 先尝试说服整个团队，必要时返回投票阶段。
- 结束阶段 ：$a$ 通过复杂言语行为 $announce_{a,G}(division(\phi, \sigma_z))$ 宣布最终决策，该行为由对其他智能体 $i \in G$ 的多次重复断言组成：

assert_{a,i}(division(\phi, \sigma_z) \land done(announce_{a,G}(division(\phi, \sigma_z))))

假设团队 $G$ 普遍认为 $a$ 值得信任，那么审议将形成共同信念，即 $\sigma_z$ 是实现 $\phi$ 的合适子目标序列。

1.3 行动分配的具体流程

行动分配通过信息寻求实现，可能包括协商和说服阶段。发起者需要了解其他智能体的行动能力，以说服它们承担特定行动。
- 信息收集 ：发起者通过以下言语行为询问智能体 $i \in G$ 对行动 $\alpha$ 的当前动机立场：

request_{a,i}(if INT(i, \alpha) then assert_{a,i}(INT(i, \alpha)))

若智能体表达执行行动的意图，根据发起者对其的信任程度会产生相应结果：

[request_{a,i}(if INT(i, \alpha) then assert_{a,i}(INT(i, \alpha)))]
[assert_{a,i}(INT(i, \alpha))](TRUST_{\psi}(a, i) \to BEL(a, INT(i, \alpha)))

若发起者也希望 $i$ 执行行动 $\alpha$，则会建立社会承诺 $COMM(i, a, \alpha)$。
- 说服过程 ：对于没有投标的“孤儿”行动 $\alpha$，发起者可尝试说服特定智能体 $i$ 承担该行动。例如，通过让 $i$ 相信 $\alpha$ 对实现 $\phi$ 有帮助（$INSTR(i, \alpha, \phi)$），发起者会说出：

assert_{a,i}(\bigwedge_{j \in G}(INT(j, \phi) \to INSTR(j, \alpha, \phi)))

这会导致 $i$ 的信念发生变化，形成 $BEL(i, BEL(a, \bigwedge_{j \in G}(INT(j, \phi) \to INSTR(j, \alpha, \phi))))$。根据规则，$i$ 要么断言有矛盾信念，要么让步。若让步，$a$ 的信念会更新，形成 $BEL(a, BEL(i, \bigwedge_{j \in G}(INT(j, \phi) \to INSTR(j, \alpha, \phi))))$。
- 社会承诺建立 ：对于每个分配的行动 $\alpha$，需要通过简短的双边对话建立社会承诺。例如，发起者说出：

assert_{a,i}(INT(i, \alpha) \land GOAL(a, done(i, \alpha)))

$i$ 让步后，形成共同信念 $C - BEL_{{a,i}}(INT(i, \alpha) \land GOAL(a, done(i, \alpha)))$，从而结束社会承诺 $COMM(i, a, \alpha)$。
- 集体承诺建立 ：为完成行动分配，需要建立集体承诺，例如强集体承诺：

S - COMM_{G,P}(\phi) \leftrightarrow C - INT_G(\phi) \land
constitute(\phi, P) \land C - BEL_G(constitute(\phi, P)) \land
\bigwedge_{\alpha \in P} \bigvee_{i,j \in G} COMM(i, j, \alpha) \land
C - BEL_G(\bigwedge_{\alpha \in P} \bigvee_{i,j \in G} COMM(i, j, \alpha))

由于集体意图、计划 $P$ 和关于计划中所有行动的社会承诺已存在，发起者只需建立关于 $constitute(\phi, P)$ 和 $\bigwedge_{\alpha \in P} \bigvee_{i,j \in G} COMM(i, j, \alpha)$ 的共同信念，可通过宣布来实现。

1.4 规划过程中的对话嵌入

在规划过程中，可能会发生多种功能嵌入，包括探究、信息寻求、协商和说服等对话形式。具体如下表所示：
|规划阶段|嵌入对话类型|
| ---- | ---- |
|手段 - 目的分析|探究、说服、信息寻求|
|行动分配|探究（可能包含信息寻求和协商子阶段）、协商（可能包含探究和信息寻求子阶段）、信息寻求|

规划过程中的对话嵌入关系可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(审议):::process --> B(任务划分):::process
    A --> C(手段 - 目的分析):::process
    A --> D(行动分配):::process
    B --> B1(探究):::process
    B --> B2(协商):::process
    B --> B3(信息寻求):::process
    C --> C1(探究):::process
    C --> C2(信息寻求):::process
    C --> C3(说服):::process
    D --> D1(探究):::process
    D --> D2(信息寻求):::process
    D --> D3(协商):::process
    D --> D4(说服):::process

2. 团队行动阶段

团队行动阶段是执行社会计划中个体行动的过程，通常需要进行一些重新配置，这一复杂过程需要多种对话来支持合作与协调。

2.1 行动执行中的对话类型

团队行动成功执行的标志是社会计划 $P$ 中的所有行动都成功完成，从而实现目标 $\phi$。在执行个体行动时，根据应用和集体承诺的不同，可能会出现各种对话类型。
- 探究 ：在科学合作等场景中，整个团队行动可视为探究。团队成员相互询问个体研究的中间或最终结果时，信息寻求嵌入到探究中。这种子组信息交换对参与者个体和集体心理状态的影响与潜在识别阶段的信息寻求类似。
- 说服 ：当一个智能体发现其他智能体未知的结果时，说服作为探究的子阶段出现。其对参与者心理状态的影响与团队形成阶段的说服类似。通过信息寻求和说服，智能体的个体信念转化为共同信念。

当集体承诺最终达成时，发起者向团队宣布成功，产生的群体信念强度取决于对发起者的信任程度，可形式化表示为：

[announce_{a,G}(C - COMM_{G,P}(\phi))]
(\bigwedge_{i \in G} TRUST(i, a) \to \bigwedge_{i \in G} BEL(i, C - COMM_{G,P}(\phi)))
[announce_{a,G}(C - COMM_{G,P}(\phi))]
(C - BEL_G(\bigwedge_{i \in G} TRUST(i, a)) \to C - BEL_G(C - COMM_{G,P}(\phi)))

2.2 沟通支持重新配置

当原始集体承诺执行不成功时，需要遵循重新配置程序，这涉及到动机和信息态度的修订。根据重新配置算法，若出现障碍，通过深度优先搜索向上移动到最近的可做出不同选择的团队协作阶段来解决问题。不同阶段的失败对应不同的处理方式和相关对话：
|失败阶段|处理方式|相关对话|
| ---- | ---- | ---- |
|潜在识别|系统总失败，发起者宣布|无|
|团队形成|返回潜在识别，构建新的潜在团队集合|信息寻求|
|任务划分|返回团队形成，在新团队中建立集体意图|说服|
|手段 - 目的分析|返回任务划分，创建新的任务序列|审议（可能包含其他嵌入对话）|
|行动分配|返回手段 - 目的分析，创建新的行动序列|审议（可能包含其他嵌入对话）|
|团队行动|识别失败原因，根据结果决定是否返回规划子阶段|多种对话（如上述各阶段相关对话）|

重新配置过程中的阶段关系可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(潜在识别):::process --> B(团队形成):::process
    B --> C(任务划分):::process
    C --> D(手段 - 目的分析):::process
    D --> E(行动分配):::process
    E --> F(团队行动):::process
    F -->|失败| G(重新配置):::process
    G -->|返回| A
    G -->|返回| B
    G -->|返回| C
    G -->|返回| D
    G -->|返回| E

综上所述，多智能体系统中的团队协作对话机制复杂而精细，不同阶段的对话相互关联、相互影响，对于实现团队目标起着关键作用。在实际应用中，需要根据具体情况合理运用各种对话形式，以提高团队协作的效率和效果。同时，未来的研究还需关注严格说服中证明的构建、复杂对话过程的正确性以及时间与灵活性的平衡等问题。

多智能体系统中的团队协作对话解析

3. 相关研究与未来展望

3.1 相关研究成果

在多智能体系统的对话研究领域，已经取得了不少成果。一些研究者提出了代理通信的形式化模型，他们的“协商”实际上涵盖了多种对话类型。与许多采用（多）模态逻辑的当前方法不同，部分研究使用了多上下文逻辑。

早在 20 世纪 90 年代，人类通信的对话分类就开始启发多智能体系统的研究者。有学者给出了对话框架和功能嵌入的形式化描述，并提供了用其形式化语言表述的简单对话示例。

近年来，对话理论在多智能体系统中的应用发展迅速。一些研究者制定了代理论证协议的重要需求，考虑了将以人类为中心的对话理论应用于多智能体环境时的关键方面。还有研究者进一步推动了多智能体论证对话理论的形式化，给出了审议的有趣形式化描述。

3.2 未来研究方向

未来的研究有几个重要方向值得关注：
- 严格说服中证明的构建 ：需要深入研究在严格说服过程中，作为断言辩护的证明是如何构建的。这对于完善说服对话的逻辑和有效性至关重要。
- 复杂对话过程的正确性 ：复杂对话在团队协作中的整个过程的正确性是关键问题。运用基于自动模型检查器和定理证明器的当代方法，似乎是解决这一问题的有前途的途径。
- 时间与灵活性的平衡 ：虽然对话受严格规则约束，但寻找下一步行动的推理过程非常复杂。尽管结果比使用合同网等协议更加灵活和精细，但过程也更耗时。在实际应用中，需要仔细权衡时间和灵活性的优先级，然后相应地选择方法。

4. 总结

多智能体系统中的团队协作对话是一个复杂且关键的领域，贯穿了规划和团队行动的各个阶段。

在规划阶段，任务划分、手段 - 目的分析和行动分配都有各自独特的对话机制和流程。任务划分通过提案讨论、投票、确认和结束等步骤，形成合适的子目标序列；行动分配则通过信息收集、说服和建立社会及集体承诺等过程，将行动合理分配给智能体。规划过程中还存在多种对话嵌入形式，进一步丰富了规划的灵活性和有效性。

在团队行动阶段，执行个体行动需要多种对话支持，如探究和说服等。当集体承诺未成功执行时，重新配置程序会根据不同阶段的失败情况，通过不同的对话类型进行处理。

相关研究已经取得了一定进展，但未来仍有许多问题需要解决，如严格说服中证明的构建、复杂对话过程的正确性以及时间与灵活性的平衡等。合理运用各种对话形式，对于提高团队协作的效率和效果至关重要。

为了更清晰地总结团队协作对话的关键信息，以下是一个总结表格：
|阶段|主要内容|关键对话类型|
| ---- | ---- | ---- |
|规划阶段|任务划分、手段 - 目的分析、行动分配|提案讨论、投票、确认、信息寻求、说服、协商|
|团队行动阶段|执行个体行动，可能需要重新配置|探究、信息寻求、说服|
|未来研究方向|严格说服证明构建、复杂对话正确性、时间与灵活性平衡|无|

整个团队协作对话的流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(规划阶段):::process --> B(任务划分):::process
    A --> C(手段 - 目的分析):::process
    A --> D(行动分配):::process
    B --> B1(提案讨论):::process
    B --> B2(投票):::process
    B --> B3(确认):::process
    C --> C1(探究):::process
    C --> C2(信息寻求):::process
    C --> C3(说服):::process
    D --> D1(信息收集):::process
    D --> D2(说服):::process
    D --> D3(社会承诺建立):::process
    D --> D4(集体承诺建立):::process
    A --> E(团队行动阶段):::process
    E --> E1(执行个体行动):::process
    E --> E2(重新配置):::process
    E2 -->|失败返回| B
    E2 -->|失败返回| C
    E2 -->|失败返回| D
    E1 --> E3(探究):::process
    E1 --> E4(信息寻求):::process
    E1 --> E5(说服):::process
    F(未来研究方向):::process --> F1(严格说服证明构建):::process
    F --> F2(复杂对话正确性):::process
    F --> F3(时间与灵活性平衡):::process

总之，多智能体系统中的团队协作对话是一个充满挑战和机遇的领域，深入研究和合理应用这些对话机制，将有助于推动多智能体系统在各个领域的广泛应用和发展。