Arquiteturas concretas deAgentes Inteligentes: BDI agents

Nécio de Lima Veras

Classificação de Wooldridge

● Logic Based Agents– As decisões sobre as ações a serem executadas são tomadas com

base em raciocínio lógico (no Russel: agentes baseados em objetivos e utilidades).

● Reactive Agents– Não reconhece o ambiente e nem usa o raciocínio lógico. As decisões

sobre as ações a serem executadas são tomadas por meio de um mapeamento direto entre estado e ação (no Russel: agentes reflexivos).

● Belief-Desire-Intention Agents● Layered Architectures

– As decisões sobre a ação a ser executada são tomadas em vários níveis de abstração e divididos em camadas, onde cada camada raciocina sobre o ambiente (também chamado de arquitetura híbrida).

Detalharemosà frente

Belief-Desire-Intention Agents

● A arquitetura está relacionada com o entendimento do raciocínio prático;

● O raciocínio prático envolve dois importantes processos:– Decidir qual objetivo queremos atingir

(deliberação); e

– Como iremos atingir esse objetivo (means-ends).

● Exemplo...

Exemplo de raciocínio lógico

O que fazer depois de ter terminado um curso superior?

Quais opções tenho em função do conhecimento que possuo?

Deve-se tentar entender as opções disponíveis em função do conhecimento. Podemos chamar isso de CRENÇA.

Exemplo de raciocínio lógico

Existirão grupos de alternativas (estados do mundo) que irão Motivar o agente. Chamamos isso de DESEJOS.

Exemplo de raciocínio lógico

● Dados os grupos de opções (desejos) então deve-se optar por uma e se comprometer por ela, ou seja, será transformado em intenção.

– Elas alimentarão o raciocínio lógico futuro do agente.

– O agente deverá designar tempo e esforço para realizar a sua intenção.

● Exemplo de intenção: Ingressar na academia. Possíveis ações:

– Inscrever-se em programas de mestrado;

– Persistir!

– Detectadas falhas (não aceitação em várias universidades) então seria racional aumentar as horas de estudo;

– No entanto, persistir em muitas falhas é irracional.

● Assim, uma intenção está relacionada com crenças sobre o futuro.

Intenções e o raciocínio prático

● Intenções guiam como o raciocínio será atingido (means-ends)– “Tentar entrar em um programa de mestrado e, caso não consiga, tentar

em outra universidade”;

● Intenções restringem deliberações futuras– “Ações conflitantes com minha intenção não devem ser investidas, como

por exemplo, ser rico e ser universitário”;

● Intenções persistem– “Não se pode desistir de uma intenção sem uma boa razão para isso. Caso

contrário, jamais uma intenção será atingida”;

● Intenções influenciam crenças sobre as quais os futuros raciocínios práticos serão baseados– “Se a intenção é tornar-se um acadêmico, então deve-se acreditar que em

breve isso será verdade. Se, simultaneamente, acredita-se que nunca será um acadêmico então o agente está sendo irracional”.

Dilema de um agente BDI

● O problema chave do desenho de um raciocínio prático está no balanceamento pró-ativo entre parar para reconsiderar suas intenções ou não (de tempos em tempos);

● Dilema:– Não parar para reconsiderar suas intenções (bold agents):

● Poderá gerar trabalho inútil, pois ele tentará atingir algo que talvez nunca possa ser atingido;

– Parar constantemente para reconsiderar suas intenções (cautious agents):

● Poderá fazer com que ele jamais atinga uma intenção (por conta do tempo que seria insuficiente);

● Isso será um tradeoff entre grau de comprometimento e reconsideração do trabalho;

λ = Taxa de evolução do mundo

● λ baixo (ambiente não muda rapidamente)– Os agentes corajosos são mais eficientes, pois eles estarão

sempre ocupados trabalhando nos seus objetivos (e atingindo suas intenções)

● λ alto (ambientes mudam frequentemente)– Os agentes cautelosos são normalmente melhores, pois

eles são capazes de reconhecer quando uma intenção está condenada.

● Podem também tirar vantagens de situações casuais e de novas oportunidades.

● Lição: diferentes tipos de ambientes requerem diferentes tipos de estratégias de decisão.

Commitment and effectiveness of situated agents, Kinny e Georgeff (1991)

Belief-Desire-Intention Agents

● Dessa forma, esta arquitetura está inspirada em três estados mentais dos seres humanos:– Crenças (belief)

● O conhecimento do agente sobre seu ambiente;

– Desejos (desire)● O estado motivacional do sistema;

– Intenções (intention)● São as ações que o agente têm realizado em prol das

crenças e desejos.

Arquitetura BDI

Diagrama esquemático da arquitetura BDI

Revisor de crenças:Pode determinar um novo conjunto de crenças

Determina o conjunto de opções disponíveis para os desejos do agente

Representa o processo de deliberação

O conjunto de intenções determina o foco principal do agente

Definição formal

● O estado de um agente BDI em um dado momento é representado pela tripla:

(B, D, I) onde Bel = conjunto de todas as possíveis crenças

Des = conjunto de todos os possíveis desejos

Int = conjunto de todas as possíveis intenções

● Função de revisão

de crença onde:P = Percepção atual das propriedades do ambiente.

Definição formal● A função geradora de opções:

– É responsável pelo processo de decisão de como atingir as intenções (means-ends);

– Deve ser:

● Consistente: qualquer opção gerada deve ser consistente tanto com a crença atual quanto com a intenção do momento;

● Oportunista: reconhece vantajosas mudanças circunstâncias no ambiente que ajudam a encontrar novos meios de atingir as intenções, ou, a possibilidade de atingir intenções que não for inatingível.

Definição formal● Função filter:

– Define o processo de deliberação (o que fazer!);

– Cumpre duas regras:

● Retirar quaisquer intenções que já não são mais atingíveis ou que o custo esperado para atingi-la ultrapassou o ganho esperado com o sucesso;

● Manter intenções que não foram atingidas e que ainda são esperadas para contribuir positivamente em um contexto global;

– Finalmente deve adotar novas intenções, seja para atingir as existentes ou para criar novas oportunidades.

Definição formal● Função filter:

– Não deve gerar intenções “do nada”;

– Deve satisfazer:

– A função execute assume simplesmente:

– A função de decisão (ação):

O agente BDI em pseudo-código

Pode-se ainda associar prioridade para cada uma das intenções, indicando grau de importância.

Implementações do BDI

● IRMA (Intelligent Resource-bounded Machine Architecture) (1988)

● PRS (Procedural Reasoning System) (1987)● dMARS (1993)

– AgentSpeak(L)

Referência base

● Wooldridge, M . An Introduction to MultiAgent Systems. British: Willey (2002).

Professor Michael WooldridgeProfessor of Computer ScienceSenior Research Fellow, Hertford Collegemjw@cs.ox.ac.uk

Outras referências

● Girardi, R. Engenharia de Software baseada em Agentes. Anais do IV Congresso Brasileiro de Computação. São Luís: 2004.

● Bordini, R. H., Vieira, R. Linguagens de Programação Orientadas a Agentes: uma introdução baseada em AgentSpeak(L). Revista de informática teórica e aplicada: Porto Alegre. Vol.10, n.1 (2003), p.7-38.