摘要：本文對多Agent技術(shù)進(jìn)行了介紹，從個性化服務(wù)系統(tǒng)這種應(yīng)用領(lǐng)域出發(fā)對該技術(shù)進(jìn)行了新的改進(jìn)，提出了一個基于協(xié)同Agent的個性化智能服務(wù)系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)的組成和運行原理：對系統(tǒng)的核心—協(xié)同Agent處理器的構(gòu)成、運行原理、流程進(jìn)行了研究與設(shè)計。

關(guān)鍵詞：多Agent 協(xié)同Agent 智能服務(wù)系統(tǒng)

中圖分類號：TP311.52文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

隨著信息技術(shù)和電子商務(wù)信息服務(wù)平臺的建立與應(yīng)用，企業(yè)需要具備更多的銷售模式并加入到戰(zhàn)略伙伴的供應(yīng)鏈上，以提高銷售業(yè)績獲得更豐厚的利潤。同時用戶期望獲得更加符合個性化需求的服務(wù)，電子商務(wù)的網(wǎng)絡(luò)運營商需要不斷地改進(jìn)服務(wù)模式和業(yè)務(wù)流程，來滿足用戶、供應(yīng)商和服務(wù)商的各種需求。傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)由于技術(shù)層與業(yè)務(wù)層之間不能直接通信，無法滿足客戶復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求，而面向用戶的個性化智能服務(wù)是分布式的智能計算系統(tǒng)。

Agent技術(shù)源于分布式人工智能(distributed artificial intelligent，簡稱DAI)領(lǐng)域。面向Agent方法是在面向?qū)ο蠓椒ǖ母拍钌习l(fā)展的。建立在人工智能基礎(chǔ)上的Agent，能夠表達(dá)啟發(fā)式知識，因此面向Agent方法能夠較好的解決個性化服務(wù)中的很多問題。但由于推薦需求與應(yīng)用系統(tǒng)之間的差別，推薦系統(tǒng)需要根據(jù)Web站點進(jìn)行定制開發(fā)，所以系統(tǒng)移植性差，難以動態(tài)有效地管理和維護(hù)多個推薦工具和大量數(shù)據(jù)，但如果定義一組以Agent為核心的概念體系，運用基于多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)來理解和認(rèn)識應(yīng)用系統(tǒng)，則更能體現(xiàn)自主、個性和智能的自然屬性，適用于分布、異構(gòu)、開放和動態(tài)的世界環(huán)境，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，從而為企業(yè)提供強(qiáng)大的威力和靈活性，本文提出了一種改進(jìn)的基于協(xié)同Agent的個性化智能服務(wù)系統(tǒng)。

1 基于協(xié)同Agent的個性化智能服務(wù)系統(tǒng)

協(xié)同Agent的個性化智能服務(wù)系統(tǒng)框架如圖1所示，該系統(tǒng)是一個智能互連環(huán)境，它為用戶提供資源及所需的知識服務(wù)，輔助實現(xiàn)知識創(chuàng)新、協(xié)同工作、問題解決和決策支持。其原理是在推薦系統(tǒng)中設(shè)置協(xié)同Agent處理器，該處理器首先給出一個刻畫和分析Agent協(xié)作的公共描述框架，然后基于該框架定義了一組協(xié)作模型，處理器負(fù)責(zé)為每個用戶設(shè)置一個接收用戶需求的Agent，然后將需求信息傳給合適的協(xié)同Agent處理器。模型中，Agent間的交互關(guān)系僅僅是請求和服務(wù)關(guān)系，而且這些Agent是在服務(wù)協(xié)同Agent管理器中進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制，即通過協(xié)調(diào)搜索到一個合適的Agent并向另一個Agent提出服務(wù)請求或提供服務(wù)。

用戶的請求通過協(xié)同Agent處理器的處理得到響應(yīng)。處理器的運作機(jī)制是首先以服務(wù)信息為來源，由最相鄰的服務(wù)Agent負(fù)責(zé)分析用戶的需求，結(jié)合用戶知識庫，在服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)目錄庫中尋找最相關(guān)的服務(wù)，如果沒有檢索到相關(guān)服務(wù)，則啟動服務(wù)智能搜索子系統(tǒng)動態(tài)形成新服務(wù)，結(jié)果注冊與服務(wù)目錄子系統(tǒng)中，存儲在應(yīng)用系統(tǒng)本體數(shù)據(jù)庫中。最后通過服務(wù)庫管理子系統(tǒng)在虛擬服務(wù)社區(qū)中調(diào)用智能推薦子系統(tǒng)，進(jìn)行商品知識與用戶知識的匹配。

2 協(xié)同Agent處理器設(shè)計與原理分析

多Agent協(xié)同管理層是系統(tǒng)的核心部分，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。協(xié)同Agent系統(tǒng)與傳統(tǒng)的多Agent系統(tǒng)不同的是，該系統(tǒng)不僅定義了Agent的通信語言、協(xié)作目的、交互協(xié)議和交互過程，而且在各個協(xié)同Agent之上構(gòu)建一個協(xié)同Agent管理器。該管理器接收到服務(wù)請求后通過任務(wù)調(diào)度和搜索，組合功能后將這些任務(wù)交由系統(tǒng)中的一組Agent執(zhí)行，管理器先對各種功能的Agent進(jìn)行評估，選擇最合適的Agent執(zhí)行任務(wù)，當(dāng)Agent完成任務(wù)后將結(jié)果反饋給協(xié)同Agent處理器。

協(xié)同Agent處理器主要負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)Agent網(wǎng)絡(luò)，Agent之間通過規(guī)定的通信語言、通信協(xié)議和通信模型進(jìn)行交互協(xié)作完成服務(wù)，交互Agent實現(xiàn)智能化的交互，其中具體的功能包括顯式收集服務(wù)請求信息、隱式服務(wù)請求信息、收集信息以及將推薦結(jié)果反饋給用戶。交互功能的實現(xiàn)由協(xié)同Agent管理器搜索Agent網(wǎng)絡(luò)，找到最近合適的跟蹤Agent和交互Agent完成。當(dāng)用戶登錄服務(wù)系統(tǒng)或登錄服務(wù)客戶端時，由Agent網(wǎng)絡(luò)中的跟蹤Agent主要實現(xiàn)用戶信息的隱式收集，系統(tǒng)自動找到一個跟蹤Agent獲取用戶相關(guān)數(shù)據(jù)提供服務(wù)。跟蹤Agent將記錄用戶訪問模式的數(shù)據(jù)記錄在用戶數(shù)據(jù)庫中，同時控制層與推薦層實時的分析點擊流數(shù)據(jù)來實現(xiàn)策略即相關(guān)商品頁面的實時推薦和制作個性化用戶界面。

Agent協(xié)調(diào)器是在一組Agent之間進(jìn)行任務(wù)的合理分配、實現(xiàn)合作問題求解。其運行方式是以一個管理者的身份進(jìn)行，它擁有一組任務(wù)并且需要將這些任務(wù)交由系統(tǒng)中的Agent執(zhí)行。為了確保這些任務(wù)能夠得以成功執(zhí)行并且獲得盡可能高的利益，管理者在將這些任務(wù)交給Agent之前需要對Agent執(zhí)行任務(wù)的一些性質(zhì)進(jìn)行評估，從而將任務(wù)交給最為合適的Agent執(zhí)行，任務(wù)執(zhí)行完后Agent需要將任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果反饋給管理者，由管理者對這些結(jié)果進(jìn)行匯總和處理。其處理流程如圖3所示：

Agent協(xié)調(diào)器主要是基于服務(wù)內(nèi)容搜索算法、基于用戶統(tǒng)計信息搜索算法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法，控制層分析獲得的數(shù)據(jù)類型和用戶需求，自動選擇合適的服務(wù)算法進(jìn)行推薦服務(wù)，控制層由策略Agent和規(guī)則庫組成。策略Agent接收來自交互層的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型以及各種推薦算法的適用范圍確立算法規(guī)則。算法規(guī)則有：接收到用戶訪問頁面的點擊流數(shù)據(jù)則采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法：接收到用戶個人資料信息則采用基于用戶統(tǒng)計信息推薦算法；接收到用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)則采用協(xié)同過濾推薦算法；接收到文本信息則采用基于內(nèi)容推薦算法。并將這些算法規(guī)則儲存在服務(wù)規(guī)則庫中。

規(guī)則庫是存放算法規(guī)則的數(shù)據(jù)庫，算法規(guī)則用邏輯語言記錄在規(guī)則庫中，便于算法匹配Agent調(diào)用。當(dāng)Agent協(xié)調(diào)器通過目標(biāo)Agent確定具體搜索目標(biāo)后，在Agent網(wǎng)絡(luò)中搜索相鄰的最合適的Agent進(jìn)行服務(wù)，并產(chǎn)生候選Agent序列進(jìn)行備選。

Agent評估模塊實現(xiàn)算法計算和信用評價，主要是根據(jù)目標(biāo)確立的算法規(guī)則，從算法庫中調(diào)用相關(guān)服務(wù)算法進(jìn)行計算得出服務(wù)結(jié)果。在服務(wù)結(jié)果中再進(jìn)行匯總和綜合處理。

3 結(jié)束語

本文在分析傳統(tǒng)的多Agent智能服務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于協(xié)同Agent的個性化智能服務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)綜合了各種服務(wù)技術(shù)，適應(yīng)不同應(yīng)用領(lǐng)域的服務(wù)系統(tǒng)，形成一種新型的以服務(wù)為中心的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用智能系統(tǒng)，將會給傳統(tǒng)的智能系統(tǒng)帶來極大的變革，特別對于大型的商務(wù)推薦系統(tǒng)具有一定的實用價值。