1

Agentes InteligentesAgentes Inteligentes e Sistemas Multi-agente e Sistemas Multi-agente

(UD 6) Introdução às Metodologias (UD 6) Introdução às Metodologias para a Construção de Agentespara a Construção de Agentes

Criação de Software baseado em Criação de Software baseado em AgentesAgentes

Objectivo de desenhar e construir sistemas de elevada qualidade

Desafio da complexidade de requisitos, desenho, programação, verificação

Continua-se à procura de técnicas e métodos que resolvam os problemas da construção de Software...

Quando optar por solução baseada em Quando optar por solução baseada em AgentesAgentes

Ambiente aberto, ou pelo menos dinâmico, incerto or complexo

Quando os agentes são a metáfora apropriada

Dados, controlo ou perícia estão distribuídos

Legacy systems

Aproximação por Agentes?Aproximação por Agentes?

Experiência não existem análises quantificadas da eficácia

Argumentos baseados em 10 anos de utilização de agentes para construção de aplicações no mundo real

Potencialidades das características dos agentes

Porquê Agentes?Porquê Agentes?

Sistemas reais complexos, com as seguintes

características:• hierárquicos compostos por subsistemas

interrelacionados• componentes primitivas dependem do objectivo

do observador• interacções dentro do subsistema são mais

frequentes do que entre 2 subsistemas distintos

Visão Canónica dos SistemasVisão Canónica dos Sistemas

Para lidar com esta

complexidade são

usadas :• decomposição• abstracção• organização

Resolução com AgentesResolução com Agentes

Particionar o problema decompondo-o por agentes

Abstracção dos agentes é um meio natural de • modelar sistemas complexos• identificar e gerir relações

organizacionais • lidar com as dependências e

interacções que existem num sistema complexo

Metodologias de AgentesMetodologias de Agentes

Métodos formais para AOSE Análise e Desenho Orientada a Agentes

Metodologias FormaisMetodologias Formais

Como orientar o desenvolvimento de software a agentes?• Especificação formal• Implementação computacional concreta• Verificação

Metodologias Formais: Metodologias Formais: especificaçãoespecificação

Especificar formalmente agentes capazes de representar os seguintes aspectos:• Crenças que os agentes têm sobre a informação do

seu ambiente, podem estar incorrectas ou incompletas

• Acções que os agentes realizam e os efeitos destas acções

• Objectivos que os agentes persegue • Interacção que os agentes tem e como os agentes

interagem entre si e o seu ambiente ao longo do tempo

Metodologias Formais:Metodologias Formais: Implementação Implementação

Consiste em implementar a especificação numa forma computacional concreta, tem 2 aproximações:• Execução: executar ou animar a especificação abstracta • Tradução ou Compilação: traduzir ou compilar a

especificação usando uma técnica de tradução automática

Implementação: Execução DirectaImplementação: Execução Directa

TEORIA tratar a especificação como

executável e interpretá-la directamente de modo a gerar o comportamento do agente

Interpretação: pode ser vista como uma prova de satisfação, onde se demonstra que a especificação é satisfatória para construir um modelo para ela

A construção do modelo pode ser vista como a execução da especificação

PRÁTICA Exemplo: Linguagem Current

MetateM - os agentes são programados dando uma especificação em lógica temporal do comportamento que devem exibir

Os modelos para a lógica temporal em que os agentes são especificados na linguagem MetateM são sequências lineares de estados e a execução da especificação do agente consiste na construção da sequência dos estados.

Implementação: CompilaçãoImplementação: Compilação

A especificação abstracta é transformada num modelo computacional concreto através de um processo de síntese automático.

ImplementaçãoImplementação: Compilação (2)Compilação (2)

Desvantagens mesmo a computação feita off-line

(na compilação) torna-se custosa. Os sistemas gerados desta forma

podem não dispor de capacidade de aprendizagem (não adaptam o seu programa em runtime)

Tal como com a execução directa, os frameworks de especificação de agentes tendem a não ter uma interpretação computacional concreta, tornando a síntese impossível

Vantagens maior velocidade na

execução em tempo real

Análise e Desenho Orientado a AgentesAnálise e Desenho Orientado a Agentes

As metodologias podem ser divididas em 2 grupos• Inspirados no ambiente de desenvolvimento orientado

a objectos, estendendo as metodologias ou adaptando-as para propósitos AOSE (AAII, Gaia, AUML)

• Adaptados da Engenharia do Conhecimento ou outras técnicas (DESIRE, Cassiopeia, Agentes em Z)

MetodologiasMetodologias

• Inspirados no ambiente de desenvolvimento orientado a objectos, estendendo as metodologias ou adaptando-as para propósitos AOSE (AAII, Gaia, AUML)

Metodologia AAIIMetodologia AAIIKinny et alKinny et al

“Object-Oriented” extendida com noções de agentes

Oferece modelos internos e externos• Modelo Externo: ao nível do sistema, os componentes

principais são os agentes e as suas relações. Contém:- Modelo de agentes- Modelo de interacção

• Modelo Interno: descreve os agentes, as crenças, desejos e intenções - semelhante a implementar um agente PRS (sistema usado para o exemplo de simulação do aeroporto de sidney)

Metodologia AAIIMetodologia AAII

Modelo Externo• Modelo do agente (classes e instâncias)

• Modelo da interacção(estes 2 modelos definem agentes e

as classes de agentes e relacionam as classes via herança, agregação e instanciação)

Modelo Interno• Modelo de crenças• Modelo com objectivos• Modelo de planos

Metodologia AAIIMetodologia AAII

Metodologia• Identificar roles no domínio da aplicação e desenvolver uma

hierarquia de classes de agentes com base nestes• Identificar responsabilidades associadas a cada role,

serviços prestados e requeridos pelo role e determinar os objectivos associados a cada serviço

• Para cada objectivo, determinar planos condições de contexto por plano para o atingir

• Determinar a estrutura de crenças do sistema e os requisitos de informação para cada plano e objectivo

Análise iterativa Resultado: modelo com correspondência na arquitectura PRS

AAII – Modelo dos AgentesAAII – Modelo dos Agentes

Baseado no diagrama de classes de UML

Tipos e instâncias Conjuntos de crenças

conjunto de objectivos Conjunto inicial de

crenças e conjunto inicial de objectivos

AAII – Modelo de crençasAAII – Modelo de crenças

AAII – Modelo de objectivosAAII – Modelo de objectivos

Expressos com predicados em Lógica de 1ª ordem com operadores modais (achieve(X), test(X), verify(X))

Directamente ligados às crenças 3 tipos:

• Achievement goals• Test goals• Verify goals

AAII – Modelo de PlanosAAII – Modelo de Planos

Plano = nós + transições 3 tipos de nós

• Nós de inicio• Nós internos• Nós finais (success, fail)

As transições são originadas por um evento, se uma dada condição for satisfeita.

AAIIAAII

Muito baseada na construção de agentes deliberativos

Centrada na arquitectura PRS Distinção entre modelo externo e interno

(interessante)

Metodologia GaiaMetodologia GaiaWooldridge et alWooldridge et al

Metodologia• Obtém-se o desenho do sistema a partir de uma série de

requisitos escritos• Baseados em terminologia e notações orientadas a

objectos, mas oferece um suporte um conjunto de conceitos de agentes para o desenvolvimento de um sistema complexo

• A aproximação para a construção de desenho deve ser semelhante à de o desenho de uma organização

Metodologia GaiaMetodologia GaiaWooldridge et alWooldridge et al

Os conceitos principais enquadram-se em duas categorias:• Abstractas usadas na análise para fazer a concepção do

sistema, mas não tem uma concretização directa no sistema. Conceitos: roles, permissões, responsabilidades, protocolos, actividades, propriedades de acção, propriedades de segurança

• Concretas usadas no processo de desenho e tipicamente tem correspondência num sistema real. Conceitos: Tipos de agentes, serviços, conhecimentos entre agentes

Metodologia GaiaMetodologia GaiaWooldridge et alWooldridge et al

Exemplo:• capturar a organização Federação Portuguesa de Futebol• tem uma colecção de roles como seleccionador nacional, jogador• estes roles são instanciados a indivíduos, por exemplo, António

Oliveira assume o role de seleccionador nacional, Luis Figo assume o role de jogador

• No entanto: A instanciação não é estática! Por exemplo: Scolari assume o role de seleccionador nacional

• Vários indivíduos podem assumir o mesmo role, por exemplo, Luis Figo e Rui Costa assumem o role jogador

• Um indivíduo pode assumir vários roles, por exemplo,Madaíl assume o role de presidente e o role de vítima de conspiração

Metodologia GaiaMetodologia GaiaWooldridge et alWooldridge et al

Exemplo:• Responsabilidades do role seleccionador nacional - ex: guiar

equipa no campeonato- propriedades liveness: asseguram que algo positivo acontece - a

selecção vai à frente no campeonato

- propriedades safety: asseguram que nada de negativo acontece - garantir que a equipa se mantém no campeonato

• Para cumprir as responsabilidades o role seleccionador nacional tem

- conjunto de permissões: por exemplo, ter acesso a informação sobre a condição física dos jogadores

- actividades privadas: são actividades sem a interacção dos outros roles, por exemplo, definir uma estratégia de jogo

- protocolos: formas de interagir com os outros roles, por exemplo, dar ordens, conselhos aos jogadores

Linguagem Linguagem Agente UML (AUML)Agente UML (AUML) Odell et alOdell et al

Estender a linguagem para representar os agentes, incluindo

• Baseia-se numa ferramenta conhecida dos Software Engineers - UML

• Suporte para expressar as threads concorrentes de interacção permitindo ao UML modelar os protocolos de agentes do tipo Contract Net

• Uma noção de role que extende a existente no UML e, em particular, permite a modelação de um agente que desempenha vários “roles”

• Aguardam-se novos desenvolvimentos pois o Object Management Group (OMG) e a FIPA estão a suportar do desenvolvimento de notações UML para modelar sistemas de agentes

MetodologiasMetodologias

• Adaptados da Engenharia do Conhecimento ou outras técnicas (DESIRE, Cassiopeia, Agentes em Z)

Framework Framework DESIRE DESIRE Treur et alTreur et al

Framework para o desenho e especificação formal de

sistemas compostos.

Tem notação gráfica para a especificação e está associado a um editor gráfico para suportar o desenvolvimento dos sistemas

Metodologia Metodologia CassiopeiaCassiopeiaCollinot et alCollinot et al

Por oposição ao Gaia e a metodologia AAII, Cassiopeia tem uma natureza bottom upbottom up. Essencialmente, com o método Cassiopeia, inicia-se nos comportamentos desejados para realizar uma tarefa.

Metodologia:

• Identificar os comportamentos elementares implicados pela tarefa do sistema

• Identificar as relações entre os comportamentos elementares• Identificar os comportamentos organizacionais do sistema, por

exemplo, a forma como os agentes formam grupos Foi desenvolvido um exemplo para o RoboCup

Agentes em ZAgentes em ZLuck et d’InvernoLuck et d’Inverno

4 camadas:• Entidades – objectos inanimados• Objectos – Entidades com capacidades (mesa suporta coisas)• Agentes – Objectos com objectivos – são activos• Agentes autónomos – Agentes com motivação

Observaram que há uma relação natural entre a sua framework de especificação hierárquica de agentes e os sistemas OO:

• Herança e Agregação/Inclusão

Ideia fulcral: agentes que actuam para outros, em vez de agentes como sistemas racionais.

ComparaçãoComparação

Tipo Top/Bottom Base OO Entidades ImplementaçãoAAII Metodologia Top Down Sim Roles PRSGAIA Metodologia Top Down Sim RolesCassiopeia Metodologia Bottom Up Não Comportam. RobocupAUML Linguagem Sim RolesDESIRE Framework NãoAgentes Z Framework Sim Entidades

Os Prós dos AgentesOs Prós dos Agentes

Classes de aplicações específicas aproximação por agentes pode melhorar o processo de desenvolvimento de Engenharia de Software

Modelos expressam realidade organizacional: interacções, thread de controlo independente, protocolos de coordenação

Visão Dinâmica dos sistemas e adaptabilidade dos agentes a novos papéis

Melhorar as práticas state of the art da Engenharia de Software

Alargar o número de aplicações cuja complexidade pode ser ultrapassada

Os Contras dos AgentesOs Contras dos Agentes

Confundir Marketing com concretização e aplicabilidade dos agentes

Silver bullet acreditar que com agentes o alvo nunca é falhado Incapacidade para avaliar potencialidades dos agentes Esquecer que se está a desenvolver software e que a experiência

tem de ser adquirida Esquecer que o sistema é multi-threaded e tem a complexidade

clássica da execução concorrente e distribuída Natureza do Problema se for de execução única, não devem ser

usados agentes Desenhar nova arquitectura para o problema deve-se estudar as

arquitecturas já existentes Demasiada IA sem benefícios para a solução final

ReferênciasReferências

Agent Oriented Software Engineering: The State of The Art by Michael Wooldridge, Paolo Ciarcarini

Agent Oriented Software Engineering by Nicholas R. Jennings and Michael Wooldridge

A Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design by Michael Wooldridge, Nicholas R. Jennings and David Kinny