在上一章中，我们介绍了生成式AI的基础知识，学习了生成式AI模型的类型，并简要讨论了基于LLM的AI代理。在本章中，我们将讨论代理系统的基本原理，从简要讨论代理性和自主性的概念开始，然后讨论智能代理及其特征。我们还将通过上一章中提到的旅行预订助手示例，探讨各种代理系统架构以及多代理系统。
本章讨论的主要内容如下：
- 理解自我治理、代理性和自主性
- 回顾智能代理及其特征
- 探索代理系统的架构
- 理解多代理系统
到本章结束时，您将对智能代理的基本原理和在构建智能代理系统时必须考虑的代理系统架构的关键方面有一个概览。
技术要求
您可以在github.com/PacktPublis…找到本章的代码文件，并按照仓库中的README文件设置您的开发环境。
理解自我治理、代理性和自主性
代理系统的迷人之处在于它们所采用的复杂决策过程，这些过程为我们提供了有关如何在特定情境中优化选择的宝贵见解。这些系统常常挑战我们对责任和问责制的传统理解。
代理系统是推动各个领域创新和技术进步的动力，涉及的领域包括机器人技术、AI和系统工程。它们的发展和应用促进了新的自动化和智能行为的探索与创造。让我们讨论一些代理系统正在取得进展的领域：
- 机器人技术：在机器人领域，代理系统为设计和实施能够在复杂环境中导航、执行复杂任务并适应变化的自主机器人铺平了道路。这些机器人配备了决策能力和代理性，在制造、探索、搜索与救援、医疗等领域找到了应用。例如，具有代理行为的机器人可以自主在灾区导航，评估潜在风险，并做出决策以协助救援工作，展现出智能和适应性行为。
- AI：在AI领域，代理系统在智能代理和决策支持系统的开发中发挥了重要作用。这些系统利用先进的算法、机器学习技术和知识表示方法来分析数据，推理复杂情境，并提供智能推荐或自动决策能力。代理AI系统已被应用于金融、医疗、交通和营销等领域，使决策过程更加高效和有效。
- 系统工程：在系统工程领域，代理系统促进了复杂、分布式和适应性强的系统的设计和实现。这些系统通常由多个相互作用的组件或子系统组成，每个组件或子系统表现出代理行为和决策能力。此类系统在电网、交通网络和网络物理系统等领域得到了应用，在这些领域中，智能和自主决策对于高效操作、资源分配和故障容忍至关重要。
代理系统的核心概念是自我治理、代理性和自主性。接下来，我们将讨论这些概念，了解它们是什么，并探索它们在代理系统架构中的关键作用。
自我治理
代理系统是具备自我治理、适应性和互动能力的人工和人类系统。自我治理指的是系统或实体能够自主地治理或控制自身，无需外部的指引或控制。在代理系统的上下文中，自我治理意味着系统能够做出自己的决策、设定自己的目标，并根据内部规则、模型和决策算法调节其行为。基本上，它们根据自己的规则和内部状态运行，并根据环境或目标的变化执行必要的行为调整。这些系统与环境或其他系统的互动对它们具有意义，并且通过这些互动，它们会受到影响。
代理系统中自我治理的一些关键方面如下：
- 自我组织：系统能够在没有外部干预的情况下，组织和结构化其内部过程、资源和行为。
- 自我调节：系统能够基于环境反馈或内部状态调整其行为和输出，以确保其在期望的参数或限制范围内运行。
- 自我适应：系统能够根据环境或内部条件的变化调整其行为、策略或决策过程，以更有效地实现其目标。
- 自我优化：系统能够通过学习、经验或进化过程不断提高其性能、效率或决策能力。
- 自我决定：系统能够根据其内部决策过程设定自己的目标、优先事项和行动方案，而不完全受外部力量的控制。
代理系统中的自我治理通常通过集成各种技术、框架和方法论来实现，例如机器学习、知识表示、推理和决策算法。这些技术允许系统处理信息，从数据和经验中学习，并根据其获得的知识和当前上下文做出自主决策。
代理性
代理性描述了个体或任何其他实体独立行动和做出选择的能力。在人类和人工系统的背景下，代理性包括以下关键元素：
- 决策权：指根据选择的替代方案或行动方案进行行动和执行的能力。具有代理性的系统具备评估不同选项并根据其内部决策过程选择最合适行动的自主权，而不是仅仅由外部力量或预定规则驱动。
- 意图性：代理性意味着存在指导系统行动和行为的意图、目标或目的。代理系统不仅仅是反应性的；它们有明确的目的，可以追求特定目标，并根据需要调整其行动和策略，以实现这些目标。
- 责任：代理性与责任紧密相关，责任指的是对自己行为的结果和后果的问责。具有代理性的系统被认为对其决策以及其行为对环境或与其互动的其他实体产生的影响负责。
在大多数情况下，AI代理性涉及系统基于其内部程序、模型和处理的数据做出自主决策。这些决策可能对系统本身的功能或与环境的互动产生重大影响。
回到上一章中提到的旅行预订助手示例，该系统负责预订机票，甚至可能进行酒店预订。在这种情况下，系统会通过分析多个因素（例如，两个城市之间航班的可用性、票价以及用户给出的其他限制，如首选座位等级等）来展示代理性，然后做出决定，如何最优化地搜索符合这些标准的航班和酒店，从而最小化客户的整体旅行费用。该系统将对其决策的结果负责，这将影响客户的整体旅行计划和旅行费用。
自主性
自主性与代理性的概念密切相关，但更具体地关注实体或系统所拥有的独立性程度。自主性可以分为几个方面：
- 操作自主性：指系统在没有直接人类干预或控制的情况下，执行特定任务或任务集的能力。具有操作自主性的系统能够独立执行其功能，依赖于自身的内部过程、决策算法和环境感知能力。
- 功能自主性：这一方面涉及系统根据环境或其所处的情境，作出选择并采取行动以实现设定的目标或目的。功能自主的系统能够根据变化的条件或刺激调整其行为和决策过程，从而更有效地追求目标。
- 层级自主性：这一方面与系统在更大框架或组织结构内所赋予的决策权或决策权力的多少有关。具有更高层级自主性的系统在做出影响其子系统或更广泛操作的决策时拥有更大的自由度，而层级自主性较低的系统可能会受到更高层次实体的更多约束或监督。
在AI和机器人技术中，自主性是一个关键概念，指的是系统在执行任务和做出决策时，是否需要持续的人类干预。
在我们旅行预订助手的例子中，系统将具有操作自主性，能够执行如预订机票或酒店、管理提醒事项和检索旅行信息等任务，且几乎不需要人工干预。它还将具备功能自主性，能够解读用户命令，适应个人偏好，并做出与用户目标和情境相符合的决策。授予此类系统的层级自主性水平可能取决于用户的隐私偏好或系统对敏感数据和资源的访问权限等因素。
需要注意的是，AI和机器人系统中的自主性并不意味着完全没有人类监督或控制。这些系统通常在其设计者或操作员设定的明确边界和约束内运行，同时仍展现出相当程度的自主性。在我们的旅行预订示例中，聊天机器人请求用户提供附加信息，如旅行日期、地点、姓名和地址，以便进行航班预订。然后，它将这些数据与可用航班进行交叉引用，建议符合用户偏好的选项。如果缺少或不明确任何细节，聊天机器人会提示用户进行澄清，以确保准确性，同时仍在其编程设定的边界内自主运行。
AI系统中的自我治理、代理性和自主性概念通常伴随着伦理考虑，特别是在授予这些系统自主性水平以及其决策可能带来的风险和影响方面。随着AI系统变得更加先进并能够进行独立决策，确保它们与人类价值观和伦理原则的一致性变得至关重要。
代理性和自主性在代理中的示例
让我们通过一个简单的算法来说明代理性和自主性的概念，该算法用于旅行预订助手。请注意，这个算法目前不一定使用AI，但它有助于理解这些概念。我们的旅行预订助手算法可能如下所示。
算法 1：具有代理性和自主性的旅行预订助手算法
要求：代理名称 N
确保：初始化具有代理性和自主性的 TravelAgent 对象 A
- 初始化 A ← CreateTravelAgent(N)
- 初始化 A.goals ← 空列表
- 初始化 A.knowledge_base ← 空字典
// 代理性：代表用户行动的能力 - 函数 SetGoal(G)
- A.goals.Append(G) // 代理性：定义目标
- 函数 UpdateKnowledge(K, V)
- A.knowledge_base[K] ← V // 代理性：从API获取信息并评分
// 自主性：独立操作的能力 - 函数 MakeDecision(Options)
- best_option ← max(Options, key =score) // 自主性：独立决策
- 返回 best_option
- 函数 BookTravel(Departure, Destination)
- 输出 “Agent A.name 正在预订前往 Destination 的旅行”
// 代理性：代表用户执行行动 - SetGoal(“从 Departure 到 Destination 预订航班”)
- UpdateKnowledge({Departure, Destination})
// 自主性：通过找到最佳航班独立预订旅行 - MakeDecision()
// 在这里实现预订逻辑，并存储到 A 中 - 输出 A
算法工作原理，展示代理性和自主性的能力：
我们从为代理命名开始；我们称其为 TripPlanner。
接下来，我们初始化一个名为 N = "TripPlanner" 的 TravelAgent 对象；这代表了创建一个既具备代理性又具备自主性的实体。
然后我们设置一个列表来存储代理的目标。这与代理性相关，因为目标代表了代理为用户工作时所要达成的意图或期望结果。通过 A.goals ← 空列表 表示这一点。
接下来，我们初始化一个空字典（也称为映射或键值对）来存储代理的知识。这对代理性（代表用户行动）和自主性（独立操作）至关重要，因为它将包含代理用来做出决策的信息。
算法中的步骤 4 和 5 表示定义一个函数，将新的目标 G 添加到代理的目标列表中。这类似于代理为用户接受目标。通过 A.goals.Append(G) 表示这一点。可以将其看作是接收用户聊天消息的代码，例如“从圣地亚哥到西雅图为我预订一张机票”。在这里，目标是预订从圣地亚哥到西雅图的航班。
算法中的步骤 6 和 7 表示定义一个函数，将代理的知识库更新为一个新的键值对（映射或字典）。通过获取信息用于代理用户行动，表示了代理性；同时，通过为代理提供信息来帮助其做出独立决策，支持了自主性。该操作表示为 A.knowledge_base[K] ← V。在我们的例子中，该函数使用几个旅行相关的API（理论上）获取两个城市之间的航班选项，从而形成一个知识库。这也是每个航班选项将被评分的地方；例如，晚点的航班会得到低分，早班航班会得到高分。
算法中的步骤 8 到 10 定义了一个函数，执行几个不同的操作。它接受一个选项列表，并根据某些评分标准选择最佳选项。这是算法中自主性的一个例子，因为代理独立评估选项并做出决策，而不需要直接的人类干预。
最后，步骤 10 到 15 展示了所有这些组件是如何协同工作的，从设置航班预订的目标开始，使用出发地和目的地城市更新知识库，接着通过航班查找API评分可用航班。随后，它使用 MakeDecision 函数根据最高分找到最佳航班，并为用户执行航班预订。
以下是该算法的 BookTravel 函数的 Python 实现：
1 def book_travel(departure: str, destination: str):
2 self.set_goal(f"Book flight from {departure} to {destination}")
3 self.update_knowledge(departure, destination)
4
5 try:
6 best_flight = self.make_decision()
7 booking_confirmation = f"BOOKING_#12345"
8 self.knowledge_base['booking_confirmation'] = \
9 booking_confirmation
10 print(f"Booking confirmed: {booking_confirmation}")
11 except Exception as e:
12 print(f"Booking failed: {str(e)}")
13
14 if __name__ == "__main__":
15 agent = TravelAgent("TripPlanner")
16 agent.book_travel("SAN", "SEA")
17 print("\n----------- Final Agent State: -----------")
18 print(f"Name: {agent.name}")
19 print(f"Goals: {agent.goals}")
20 if 'booking_confirmation' in agent.knowledge_base:
21 print(f"Booking Confirmation: \
22 {agent.knowledge_base['booking_confirmation']}")
当代理被初始化以从 SAN（圣地亚哥）预订航班到 SEA（西雅图）时，代码输出如下：
1 Agent TripPlanner is booking travel from SAN to SEA
2 Goal set: Book flight from SAN to SEA
3 Knowledge updated with 3 flight options
4 Decision made: Selected flight JetBlue
5 Booking confirmed: BOOK-JetBlue-TRIPPLANNER
6 ----------- Final Agent State: -----------
7 Name: TripPlanner
8 Goals: ['Book flight from SAN to SEA']
9 Booking Confirmation: BOOK-JetBlue-TRIPPLANNER
对于完整的旅行规划代理实现，请参见 GitHub 仓库中的 Chapter_02.ipynb Python 笔记本。
在此代码片段中，book_travel 函数接受一个出发城市代码（如 SAN 或 SEA，这是机场代码），然后调用其他函数来设置目标、更新知识库，并决定选择哪班航班进行预订。需要注意的是，尽管我们的代理具有一些代理性和自主性的功能，但它并不智能。它不能从用户接收普通的文本消息并解读用户的意图以设置目标、更新知识库并执行操作；相反，它需要机场代码。然而，正如我们在示例中看到的，用户（或客户）可以简单地用普通语言表达他们的意图，例如“从圣地亚哥到西雅图为我预订一张机票”。
在当前形式下，代理无法从任何这样的用户输入（消息）中确定出发城市和目的城市是什么，用户要求做什么，甚至输入的文本字符串意味着什么。这就是生成式AI发挥作用的地方，正如我们将在后续章节中看到的那样。现在，让我们继续讨论代理的特征。
回顾智能代理及其特征
智能代理是一个复杂的、自我治理的实体，它感知环境并采取行动以实现特定的目标或任务。这些代理可以从严格遵守预定义规则的基本系统到具有从经验中学习和适应能力的高度先进系统。智能代理的特征包括几个关键属性：
- 反应性：反应性代理实时响应其环境中发生的变化和事件。它们不断监控周围环境，并相应地调整其行为。这种反应性使得代理能够适应动态变化的条件，并能恰当地响应刺激，确保其行动保持相关性和有效性。
- 主动性：理想的智能代理不仅应对事件作出反应，还应展现出主动行为。主动代理预见未来的需求、挑战或机会，并主动采取行动进行计划和执行。它们是目标导向的，积极追求实现目标的策略，而不仅仅是应对当下的情境。
- 社交能力：许多智能代理在多代理系统中运行，在这些系统中，它们与其他代理或人类互动与合作，共同实现需要协作的目标。社交能力包括沟通、协调和谈判技巧，使得代理能够有效地协同工作，并利用集体智慧或资源。
凭借这些关键特征，智能代理在广泛的领域和场景中展现出了出色的多功能性和高效性。它们的能力使它们能够在从简单的自动化过程到高度复杂的、需要实时适应和环境响应的动态决策情境中表现出色。除了这些核心特征，智能代理还可能具有其他高级能力：
- 学习和适应：智能代理具备从经验中学习并随着时间调整其行为的能力。它们可以通过机器学习、强化学习或进化算法等技术获取新知识、优化决策过程，并提高其性能。
- 推理和规划：智能代理可能采用推理和规划能力来分析复杂的情境、制定策略并做出明智的决策。它们可以利用知识表示、逻辑推理和规划算法等技术，在复杂的问题空间中导航，并确定最优的行动方案。
- 自主性和自我治理：智能代理通常展现一定程度的自主性和自我治理，允许它们独立做出决策并采取行动，而无需持续的人类干预或监督。这种自主性使得代理能够在动态环境或人类持续控制不现实或不可能的情境中高效运作。
凭借这些特征，智能代理可以在广泛的领域中展现出多功能性和高效性，从简单的自动化任务到高度复杂的动态决策情境。它们在机器人技术、决策支持系统、虚拟助手、游戏和仿真等领域中得到了广泛应用。
探索代理系统的架构
代理系统旨在以自主的方式执行复杂目标，可以通过多种架构模式来实现。通常，这些架构模式定义了系统的结构和行为，使其能够有效地感知、推理、学习并对环境进行行动。代理系统的三种主要架构模式是深思熟虑架构、反应式架构和混合架构。让我们详细讨论这些模式。
深思熟虑架构
深思熟虑架构，也称为基于知识或符号的架构，依赖于使用知识的显式表示和推理机制来做出决策。它们通常遵循感知-规划-行动的周期，其中首先感知有关环境的信息，然后根据感知和知识库制定行动计划，最后执行这些行动计划。
深思熟虑架构的主要优势在于它们能够处理涉及复杂推理的任务，如规划、问题解决和决策制定。这些架构利用规则基础推理、约束满足和启发式搜索等技术来穿越复杂的问题空间，并制定适当的行动方案。
深思熟虑架构的一个关键组成部分是知识库，存储环境、目标、约束和特定领域知识的符号表示。这个知识库通常使用形式语言或逻辑编码，使系统能够执行逻辑推理和推断。深思熟虑架构中的感知-规划-行动周期通常包括以下几个步骤：
- 感知：代理通过各种传感器或输入机制感知并获取环境信息。
- 知识更新：感知到的信息用于更新代理的内部知识库，确保它保持对当前环境状态的准确表示。
- 规划和推理：基于更新后的知识库，代理采用推理技术和算法来制定计划并做出决策。这可能涉及约束满足、逻辑推理、搜索算法或基于启发式的规划等技术。
- 计划执行：一旦确定了计划或行动方案，代理将在环境中执行相应的操作，可能会修改环境或实现特定的目标。
下图展示了一个代理系统的深思熟虑架构，并包括感知-规划-行动的周期：
深思型架构在处理需要复杂推理、规划和决策的任务时表现出色，特别是在定义明确的环境中。它们能够通过概率推理、模糊逻辑或信念修正机制等技术有效地处理不确定性和模糊性。然而，深思型架构也有一些缺点。一个重要的挑战是维护和推理复杂知识库的计算成本，这可能限制其在动态环境中的实时响应能力。此外，知识的显式表示在那些知识难以形式化或不断发展的领域中可能具有挑战性。
为了解决这些局限性，深思型架构通常与反应型或基于行为的组件结合，形成混合架构，从而实现复杂推理和对环境变化的快速响应。尽管存在这些局限性，深思型架构仍然是许多智能系统中至关重要的组成部分，特别是在那些需要复杂决策、规划和推理的领域，如机器人技术、决策支持系统和智能辅导系统。
反应型架构
反应型架构，也称为基于行为或刺激-反应架构，旨在对来自环境的刺激做出即时反应。与深思型架构不同，反应型架构不依赖于显式的世界模型或复杂的推理过程。相反，这些系统直接将感知映射到行动，通常使用简单的条件-行动规则或神经网络，如下图所示：
反应型架构的一些关键属性和特点包括以下几点：
- 速度和响应性：反应型架构旨在快速响应环境中的变化。通过将感知直接与行动相结合，它们可以绕过耗时的深思型推理过程，实现迅速和及时的响应。
- 鲁棒性和容错性：这些架构通常具有较强的鲁棒性，不易受到噪声或不完整信息的影响。由于其简单的独立性，它们较不容易发生灾难性故障，因为单个组件或行为可以补偿或减轻故障或缺失输入的影响，尤其是在与深思型架构结合使用时。
- 处理不确定性：反应型架构能够有效处理动态环境中的不确定性。它们能够直接响应环境刺激，并根据当前的情况调整行动，而无需依赖精确或完整的世界模型。
- 并行和分布式处理：反应型架构通常采用并行和分布式处理，使用多个反应模块，其中多个模块同时独立运行。这种分散式的方法使得它们能够高效地处理复杂任务，并提供固有的可扩展性和模块化。
- 复杂行为的涌现：尽管单个行为或规则相对简单，但多个反应组件的相互作用和协调可以导致系统级别的复杂、类似智能的行为涌现。
虽然反应型架构在速度、鲁棒性和处理不确定性方面具有优势，但它们也存在一些局限性，如下所示：
- 缺乏长期规划：反应型架构通常缺乏前瞻性规划或推理长期后果的能力。它们专注于对环境刺激的即时响应，难以实现复杂的多步骤目标或策略。
- 有限的推理和抽象能力：这些架构可能难以处理需要抽象推理、概括或符号表示操作的任务。它们主要设计用于在较低的刺激-反应层面运行。
- 有限的学习能力：许多反应型架构缺乏从经验中学习或随时间调整行为的能力。它们固定的规则或行为集可能不适用于动态环境或需要持续学习和适应的任务。
尽管存在这些局限性，反应型架构在一些应用中仍然广泛使用，特别是在需要实时响应、鲁棒性和处理不确定性的情况下，例如机器人技术、基于人工智能的视频游戏和控制系统。此外，反应型架构常作为更复杂的混合架构中的组件，与深思型或基于学习的系统互补，以实现所需的性能和适应性水平。
混合架构
研究人员已经认识到深思型架构和反应型架构的优缺点，这促使了混合架构的开发，旨在利用两者的优势。这类混合架构通常采用分层结构，包含以下部分：
- 反应层：用于快速和低级响应。反应层负责处理与环境的实时互动，提供快速且情境适应的外部刺激响应。此层设计为高度响应、容错并能够处理不确定性，充分发挥反应型架构的优势。
- 深思层：用于高层次推理和规划。深思层专注于更高层次的推理、规划和决策过程。此层能够保持对环境、目标和约束的更全面表示，使其能够制定复杂策略、推理抽象概念并规划长期行动。
这两层之间的互动对于使代理系统在响应动态环境时保持有效，同时又能进行计划和推理至关重要。反应层能够为深思层提供实时反馈和情境意识，从而为其决策过程提供信息。反过来，深思层通过提供高层次的计划、目标和约束来引导和影响反应层的行为。
为了实现复杂目标并利用两层的优势，混合架构通常采用以下技术：
- 任务分解：将复杂任务分解为可以由适当层处理的子任务，反应层处理低级和时间关键的任务，而深思层则专注于高层次的规划和协调。
- 多计划选择：深思层可以生成多个潜在的计划或策略，反应层可以根据当前的环境条件动态选择并执行最合适的计划。
- 与外部模块的规划：深思层可以将外部模块或专门的算法集成到任务中，如路径规划、资源分配或调度，利用特定领域的知识和技术。
- 反思与优化：深思层可以反思已执行计划的结果，从经验中学习，并相应地优化其推理和规划过程，从而实现持续改进和适应。
- 记忆增强的规划：深思层可以维护过去经验、决策和结果的记忆或历史，使其能够在未来的规划和推理过程中利用这些知识。
通过结合深思型架构和反应型架构的优势，混合架构旨在平衡响应性和推理能力，开发出更加稳健、自主和适应性强的代理系统。这些架构利用两种方法的优势，能够迅速响应动态环境，同时保持复杂规划、推理和决策能力。
有效的混合架构设计和实现仍然是一个活跃的研究领域，研究人员力求开发能够无缝集成和协调深思型与反应型组件的架构，以便创建高度能力强大且智能的代理系统。
选择适当的架构模式取决于代理系统的具体需求，包括任务复杂性、环境不确定性以及对实时响应的需求。深思型架构在需要复杂推理和决策过程的场景中表现出色，而反应型架构则在需要快速和适应性响应的动态环境中蓬勃发展。混合架构通过合理利用两种模式的优势，达到了平衡，开发出更具能力和适应性的代理系统，能够无缝应对其操作环境的复杂性。
理解多智能体系统
多智能体系统（MAS）是分布式人工智能这一广泛领域的一个重要子领域。它由多个智能体组成，这些智能体相互作用、合作和协调，执行任务并实现集体目标。MAS中的每个智能体通常都是自治的，能够通过传感器感知其环境，具备推理机制来做出决策，并根据这些决策行动以实现其设计目标。这些智能体的集体行为和互动使得MAS能够解决单个智能体系统由于个体智能体的固有局限性而难以应对的复杂问题。
MAS的应用可以在多个领域中找到，展示了它们在解决复杂问题中的适用性和有效性：
- 供应链管理和物流：MAS可用于优化供应链操作，通过协调代表供应商、制造商、分销商和零售商的不同智能体的活动。每个智能体可以根据其本地知识和约束做出决策，同时与其他智能体合作，确保资源的高效分配、库存管理和运输规划。
- 交通控制和运输系统：MAS已被用于管理交通流量和优化交通网络。智能体可以代表单个车辆、交通信号灯或交通管理中心，它们相互协作，减少拥堵、协调交通信号，并根据实时交通状况为车辆找到最优路线。
- 机器人技术和制造业：在制造环境中，MAS可以协调多个机器人或自动化系统的活动。每个机器人或智能体可以负责特定的任务，如组装、焊接或物料处理，同时与其他智能体进行沟通和协调，确保高效和同步的操作。
- 环境监测和资源管理：MAS可以用于监控和管理自然资源，如水分配网络、林业管理或野生动物栖息地保护。智能体可以代表不同的利益相关者、环境传感器或决策实体，合作做出关于资源分配、保护工作或缓解策略的明智决策。
- 分布式传感器网络：MAS非常适合用于涉及分布式传感器网络的应用，如环境监测、监视或灾难响应。每个传感器节点可以作为一个智能体，收集和处理本地数据，同时与其他智能体协调，融合信息并提供对监控区域或现象的全面理解。
- 智能虚拟环境和仿真：MAS可以用于创建智能虚拟环境和仿真，在这些环境中，智能体代表模拟世界中的各种实体或行动者。这些智能体可以互动、做出决策并展现复杂行为，从而使得社会系统、经济模型或军事行动等的仿真更加真实。
MAS的关键优势在于其能够分布问题解决能力，利用个体智能体的集体智慧和专业化，并通过去中心化的决策展现出强大的鲁棒性和容错性。此外，MAS还能够促进异构组件的集成，发展灵活且可扩展的系统，解决那些单体化、集中的方法难以应对的复杂动态问题。
MAS的定义与特点
多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的系统，这些智能体能够互动、协作和合作以实现共享目标。这些智能体可以是软件程序、机器人，甚至是具备特定能力和目标的人员。智能体之间的互动是必要的组成部分，使它们能够高效协作、共享信息，并根据各自的优势和专业领域分配任务。MAS的主要特点包括以下几点：
- 自主性：MAS中的每个智能体都是自治的，基于其对环境的感知和目标作出独立决策。智能体在没有集中控制的情况下独立操作，展现出自主行为。
- 互动性：MAS中的智能体通过定义好的协议相互通信，使它们能够共享信息、协商任务并协调行动。这种互动可以采取多种形式，如合作、协调或竞争，具体取决于问题的性质和智能体的目标。
- 适应性：MAS具备在环境变化或智能体目标变化时调整和改变行为的灵活性。这种适应性使得MAS能够应对动态情况，确保在运行过程中保持灵活性和鲁棒性。
- 分布式控制：与集中式系统不同，MAS采用分布式控制，决策和控制分布在各个智能体之间。这种分布式控制增强了系统的弹性，因为一个智能体的故障或失效不会必然影响整个系统的功能。
- 可扩展性：MAS架构本质上是可扩展的，可以根据需要添加或删除智能体。这种可扩展性使得系统能够根据复杂性和能力的变化进行增长或缩减，适用于各种应用场景。
- 异质性：MAS中的智能体可以是异质的，即它们可以有不同的架构、能力和目标。这种异质性允许集成不同的组件并利用专业知识，有助于提升整体系统的效果。
- 去中心化的数据与知识：在MAS中，数据和知识是去中心化的，分布在各个智能体之间。这种去中心化提高了系统的鲁棒性，因为没有单点故障，智能体可以基于本地知识和感知进行操作。
MAS能够分布问题解决能力、利用集体智能、展现鲁棒性并整合异质组件，使其非常适合解决传统集中式方法难以应对的复杂和动态问题。
MAS中的互动机制
MAS中的互动机制在促成系统内智能体之间的有效沟通、协作和协调方面起着至关重要的作用。MAS中基本互动机制的一般分类可以分为三种主要类型：
- 合作：合作可以定义为智能体朝着共同的目标或目的共同努力。它在没有单个智能体单独行动就能完成目标的情况下尤为重要。
MAS中合作的一个典型例子是灾难救援行动，其中多个无人机、机器人智能体和人类需要合作与协作，以有效地定位并救援受害者。MAS依赖于智能体通过共享知识、资源和努力来合作，完成那些单个智能体无法完成的复杂任务。智能体可以通过分配任务、结合各自的专业知识，或互补彼此的能力，以更高效地解决复杂问题。
协调：协调涉及管理因系统内智能体的行动和活动而产生的相互依赖关系。当智能体共享资源，并且职责重叠或存在冲突的行动时，协调尤为重要。
MAS中的协调机制可能包括任务调度、资源分配管理和冲突解决等策略。例如，在制造环境中，代表生产线上不同机器人的智能体可能需要协调它们的行动，以确保共享资源的高效使用，防止干扰，并保持整体生产效率。
谈判：谈判是智能体达成协议的过程，涉及如何共享资源、分配任务或解决冲突。即使它们的利益最初可能存在冲突，谈判过程仍包括智能体提出报价、反报价和妥协。
MAS中的谈判机制使得智能体通过交换提议、评估替代方案和达成共识，找到互利的解决方案。这在智能体拥有有限或冲突的资源、不同的偏好或竞争目标的情况下尤为重要。谈判可以采用多种技术，如拍卖、投票协议、讨价还价策略或博弈论方法，具体取决于问题领域的特定要求和约束。
这些互动机制——合作、协调和谈判——是MAS有效运作的基础。它们使得智能体能够共同工作，利用集体能力，并解决在互动过程中可能出现的冲突或相互依赖。选择和设计适当的互动机制对实现高效和鲁棒的多智能体系统至关重要，这些系统能够应对复杂问题并适应动态环境。
在我们的旅行助手示例中，MAS可以在促进旅行行业网络中各种实体之间的有效协调和谈判方面发挥重要作用。在这种场景下，智能体可以代表不同的利益相关者，如航空公司、酒店、租车公司、旅行社等，并利用谈判机制优化旅行预订操作的各个方面。
例如，考虑一个MAS，其中的智能体代表航空公司、酒店和其他相关方参与旅行行业。这些智能体可以进行谈判过程，确定航班时刻表、房间可用性、定价和其他与旅行相关的决策，旨在为整体旅行预订操作实现最高效率。
谈判过程可以如下进行：
- 代表航空公司的智能体可以提出其航线的座位、航班时刻和定价。
- 代表酒店的智能体可以根据其房间的可用性、预期入住率和需求预测来评估这些提议，并与航空公司智能体进行谈判，找出最适合的航班时刻，与酒店的入住和退房时间相协调。
- 旅行社智能体可以与航空公司和酒店智能体进行谈判，考虑客户的偏好、预算限制以及他们对旅行日期和住宿的具体要求。
- 交通智能体（例如，租车公司或接送服务）也可以参与谈判过程，提供地面交通服务，并向其他参与的智能体提出接送时间表和相关费用。
在整个谈判过程中，智能体可以利用各种策略和算法来评估提议、生成反报价并达成互相接受的协议。这些策略可能涉及拍卖、讨价还价协议、博弈论方法或专门为旅行行业操作定制的优化算法。例如，智能体可以使用多属性效用函数，考虑旅行时间、成本、舒适度和客户偏好等因素，来评估和排名不同的提议。然后，它们可以进行迭代谈判，根据各自的效用函数和约束调整报价和反报价。
此外，MAS的分布式特性允许去中心化决策，其中每个智能体可以根据其本地知识和约束作出决策，同时仍与其他智能体协作和协调，以实现全局优化目标。我们旅行和酒店示例中的MAS谈判机制不仅促进了各种实体之间的有效协调，还提供了灵活性和适应性，以应对需求、供应、定价变化或其他操作因素的动态变化，最终形成一个更加有韧性和响应能力的系统，以满足客户需求。
为了说明我们的旅行预订助手示例中的MAS，我们将引入一些新功能。除了预订航班外，我们现在希望系统能够找到目的地的酒店，并为客户创建适当的旅行套餐。这样的MAS系统的算法可能如下所示：
算法 2：旅行预订助手的多智能体系统
要求：航空公司智能体集A = {A1, A2, ..., An} 和酒店智能体集H = {H1, H2, ..., Hm}
确保：初始化旅行预订系统S和旅行社智能体TA
1: 初始化S，包含A、H和TA
2: 函数RequestTravelPackage(出发地, 目的地, 日期)
3: 对每个Ai in A执行
4: available_flights ← Ai.GetAvailableFlights(出发地, 目的地, 日期)
5: 对每个Hj in H执行
6: available_rooms ← Hj.GetAvailableRooms(目的地, 日期)
7: packages ← TA.CompilePackages(available_flights, available_rooms)
8: 返回packages
9: 函数BookTravel(选择的套餐)
10: flight_booking ← selected_package.airline.BookFlight()
11: room_booking ← selected_package.hotel.BookRoom()
12: 如果航班预订和酒店预订成功
13: 返回CreateBooking(航班预订, 酒店预订)
14: 否则
15: 返回FailureNotification()
16: 函数UpdateDynamicPricing()
17: 对每个Ai in A执行
18: Ai.UpdateFlightPrices()
19: 对每个Hj in H执行
20: Hj.UpdateRoomPrices()
21: 当True时
22: 如果有新的旅行请求
23: request ← GetTravelRequest()
24: packages ← RequestTravelPackage(request.departure, request.destination, request.dates)
25: selected_package ← TA.PresentOptionsToCustomer(packages)
26: 如果选定套餐不为空
27: booking ← BookTravel(selected_package)
28: 如果预订成功
29: NotifyCustomer(booking, “预订确认”)
30: 否则
31: NotifyCustomer(“预订失败”)
32: 如果需要更新定价
33: UpdateDynamicPricing()
34: 输出S
算法解析：
- 第一步是明确定义智能体集：在这个例子中有航班智能体、酒店智能体和旅行社智能体。航班和酒店智能体负责航空公司和酒店相关的操作，旅行社智能体负责基于最佳选项创建旅行套餐。
- 步骤2到8展示了旅行社智能体如何与多个航空公司和酒店智能体互动，编制旅行套餐。它根据目的地城市的航班时刻和酒店可用性，使用这些数据创建套餐。
- 步骤9到15展示了选择的航空公司和酒店智能体如何协调确认航班和酒店预订。
- 步骤16到20展示了每个航空公司和酒店智能体如何独立更新其定价。
- 步骤21到33是主要循环，展示了系统如何处理旅行请求，并定期更新所有智能体的定价。
该示例算法展示了智能体之间的合作与协调：
- 合作：所有智能体都为用户预订旅行行程的共同目标而努力。
- 协调：旅行社智能体需要从航班智能体和酒店智能体那里获取输入，构建旅行套餐，并随后预订最佳旅行套餐。
与此算法相关的完整Python代码可以在GitHub库中的Chapter_02.ipynb Python笔记本中找到。请记住，与之前一样，我们的MAS并不非常智能，因为它仍然需要离散输入，例如出发城市代码和到达城市代码才能成功运行，且缺乏从用户消息或文本中理解或推断值和操作的能力。
总结
在本章中，我们探索了智能体系统和智能体的迷人世界，深入研究了智能体、自治性以及定义理想智能体的核心概念。我们研究了设计和实现此类系统的各种架构模式，包括深思型、反应型和混合型方法。此外，我们还考察了多智能体系统（MAS），其中多个智能体通过合作、协调和谈判等机制协作与协调，以实现集体目标。
本章获得的知识为开发能够在复杂、不可预测环境中有效运行的智能和自治系统奠定了坚实的基础。现在，你应该能够决定哪种智能体系统架构最适合特定的使用案例，并能够构建一个多智能体系统的思维模型，为你的智能体系统提供基础。在下一章中，我们将进一步深入探讨智能体系统的基本要素，进一步增强我们构建高效系统的能力。
