梅創(chuàng)社

（陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 咸陽 712000）

隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)（Internet）和萬維網(wǎng)（World Wide Web）的出現(xiàn)與發(fā)展，集中式系統(tǒng)已不能完全適應(yīng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展需要。并行計算和分布式處理等技術(shù)（包括分布式人工智能技術(shù)）應(yīng)運(yùn)而生，并在過去20多年中獲得快速發(fā)展。近10年來，Agent和多Agent系統(tǒng)的研究成為分布式人工智能研究的一個熱點(diǎn)。

1 分布式人工智能

規(guī)模，使系統(tǒng)具有比單個系統(tǒng)更大的開放性和靈活性。

5）容錯性 系統(tǒng)具有較多的冗余處理節(jié)點(diǎn)、通信路徑和知識，能夠使系統(tǒng)在出現(xiàn)故障時，僅僅通過降低速度或求解精度，就可以保持系統(tǒng)正常工作，提高工作可靠性。

6）獨(dú)立性 系統(tǒng)把求解任務(wù)歸約為幾個相對獨(dú)立的子任務(wù)，從而降低了各個處理節(jié)點(diǎn)和子系統(tǒng)問題求解的復(fù)雜性，也降低了軟件設(shè)計開發(fā)的復(fù)雜性。

分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）[1]的研究源于20世紀(jì)70年代末期。當(dāng)時主要研究分布式問題求解，其研究目標(biāo)是要建立一個由多個子系統(tǒng)構(gòu)成的協(xié)作系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間協(xié)同工作對特定問題進(jìn)行求解。分布式人工智能系統(tǒng)具有如下的特點(diǎn)：

1）分布性 整個系統(tǒng)的信息，包括數(shù)據(jù)、知識和控制等，無論是在邏輯上或者是物理上都是分布的，不存在全局控制和全局?jǐn)?shù)據(jù)存儲。系統(tǒng)中各路徑和節(jié)點(diǎn)能夠并行地求解問題，從而提高了子系統(tǒng)的求解效率。

2）連接性 在問題求解過程中，各個子系統(tǒng)和求解機(jī)構(gòu)通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互連接，求解問題的通信代價和求解代價。

3）協(xié)作性 各子系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作，能夠求解單個機(jī)構(gòu)難以解決或者無法解決的困難問題。

4）開放性 通過網(wǎng)絡(luò)互連和系統(tǒng)的分布，便于擴(kuò)充系統(tǒng)

2 Agent技術(shù)及其特性

在信息技術(shù)，尤其是人工智能和計算機(jī)領(lǐng)域，可把Agent看作是能夠通過傳感器感知其環(huán)境并借助執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實體。對于計算機(jī)系統(tǒng)而言，Agent是指當(dāng)使用者向機(jī)器說明完成某些任務(wù)，而無需了解機(jī)器自身是如何工作，即將其處理為黑箱時，就稱其為Agent，其典型的結(jié)構(gòu)框圖[2]如圖1所示。

圖1 Agent的典型結(jié)構(gòu)Fig.1 The typical structure of Agent

Agent與分布式人工智能系統(tǒng)一樣具有協(xié)作性、適應(yīng)性等特性，此外，Agent還具有如下重要性質(zhì)：

1）行為自主性 Agent能夠控制它的自身行為，其行為是主動的、自發(fā)的、有目標(biāo)和意圖的，并能根據(jù)目標(biāo)和環(huán)境要求對短期行為作出規(guī)劃。

2）作用交互性，也叫反應(yīng)性 Agent能夠與環(huán)境交互作用，能夠感知其所處環(huán)境，并借助目己的行為結(jié)果，對環(huán)境做出適當(dāng)反應(yīng)。

3）環(huán)境協(xié)調(diào)性 Agent存在于一定的環(huán)境中，感知環(huán)境的狀態(tài)、事件和特征，并通過其動作和行為影響環(huán)境，與環(huán)境保持協(xié)調(diào)。環(huán)境和Agent是對立統(tǒng)一體的兩個方面，互相依存，互相作用。

4）面向目標(biāo)性 Agent不是對環(huán)境中的事件做出簡單的反應(yīng)，它能夠表現(xiàn)出某種目標(biāo)指導(dǎo)下的行為，為實現(xiàn)其內(nèi)在目標(biāo)而采取主動行為。

5）存在社會性 Agent存在于由多個Agent構(gòu)成的社會環(huán)境中，與其他Agent交換信息、交互作用和通信。

6）工作協(xié)作性 各Agent合作和協(xié)調(diào)工作，求解單個A-gent無法處理的問題，提高處理問題的能力。

7）系統(tǒng)適應(yīng)性 Agent的程序在啟動后，能夠在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)維持運(yùn)行狀態(tài)，不隨運(yùn)算的停止而立即結(jié)束運(yùn)行。

8）系統(tǒng)適應(yīng)性 Agent不僅能夠感知環(huán)境，對環(huán)境做出反應(yīng)，而且能夠把新建立的Agent集成到系統(tǒng)中而無需對原有的多Agent系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計，因而具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。

9）結(jié)構(gòu)分布性 在物理上或邏輯上分布和異構(gòu)的實體（或真體），如主動數(shù)據(jù)庫、知識庫、控制器、決策體、感知器和執(zhí)行器等，在多Agent系統(tǒng)中具有分布式結(jié)構(gòu)，便于技術(shù)集成、資源共享、性能優(yōu)化和系統(tǒng)整合。

10）功能智能性 Agent強(qiáng)調(diào)理性作用，可作為描述機(jī)器智能、動物智能和人類智能的統(tǒng)一模型。

2.1 Agent間的協(xié)作與協(xié)調(diào)問題

1）多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)[3]

從通信的角度出發(fā)，多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)一般可分為3種，如圖2所示。

圖2 多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)Fig.2 Multi-agent system structure

從圖2中可以看出：（a）系統(tǒng)中的Agent直接通信，結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)，適用于Agent個數(shù)較少的MAS系統(tǒng)；（b）系統(tǒng)中的Agent未直接通信，而是通過協(xié)調(diào)者轉(zhuǎn)發(fā)消息，尋求適當(dāng)?shù)暮献骰锇椋欣谄胶庀到y(tǒng)的通信負(fù)載，而協(xié)調(diào)者的處理機(jī)制決定了整個系統(tǒng)的效率，適用于大多數(shù)MAS系統(tǒng)；（c）系統(tǒng)中的Agent組成若干Agent聯(lián)盟，每個聯(lián)盟擁有自己的協(xié)調(diào)者，各個聯(lián)盟內(nèi)部的通信類似于圖2的（b），聯(lián)盟之間的通信由各協(xié)調(diào)者實現(xiàn)，結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，適用于大型MAS系統(tǒng)。實踐中，可根據(jù)實際情況靈活采用上述的體系結(jié)構(gòu)，或與各種結(jié)構(gòu)相結(jié)合，創(chuàng)造適合需求的系統(tǒng)模式。

2）多Agent系統(tǒng)的協(xié)作、協(xié)商和協(xié)調(diào)

在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，最具有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)之一就是如何建立能夠在一起工作的計算機(jī)系統(tǒng)。

由于多Agent系統(tǒng)中信息和資源的分布性以及系統(tǒng)中各個自治或者半自治Agent所擁有能力的有限性，為了實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計的任務(wù)和目標(biāo)，系統(tǒng)中的各個Agent需要進(jìn)行有效的協(xié)同工作。另外，主體間的協(xié)作也是多主體系統(tǒng)與其他相關(guān)研究領(lǐng)域（如分布式計算，面向?qū)ο蟮南到y(tǒng)，專家系統(tǒng)等）區(qū)別開來的關(guān)鍵性概念之一。

隨著計算機(jī)系統(tǒng)越來越復(fù)雜，如何將智能的自主系統(tǒng)（即主體）集成起來，則更具挑戰(zhàn)性。而主體間的協(xié)作是保證系統(tǒng)能在一起共同工作的關(guān)鍵。

Agent之間的協(xié)作和協(xié)商是多Agent研究的核心問題之一。多Agent協(xié)調(diào)是指多個Agent通過協(xié)調(diào)各自行為，合作完成共同目標(biāo)。具有不同目標(biāo)的多個Agent對其目標(biāo)、資源等進(jìn)行合理安排，以協(xié)調(diào)各自行為，最大程度的實現(xiàn)各自目標(biāo)。協(xié)調(diào)是對環(huán)境的適應(yīng)，在這個環(huán)境中存在多個Agent并且都在執(zhí)行某個動作。協(xié)調(diào)一般是改變Agent的意圖，協(xié)調(diào)的原因是由于其他Agent意圖的存在。協(xié)作是非對抗的Agent之間保持行為協(xié)調(diào)的一個特例，它通過適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)，合作完成共同目標(biāo)。同時，由于應(yīng)用領(lǐng)域，問題求解方法，技術(shù)實現(xiàn)途徑等的差異性和復(fù)雜性，Agent間進(jìn)行協(xié)同的方式多種多樣，既有涉及沖突問題消解的協(xié)商，對立性的競爭，又有非對立性，友好的合作。其中請求/服務(wù)是多Agent系統(tǒng)中一類典型的合作方式。

對策和學(xué)習(xí)是Agent協(xié)作的內(nèi)在機(jī)制[4]。Agent通過交互對策，在理性約束下選擇基于對手或聯(lián)合策略的最佳響應(yīng)行動。Agent的行動選擇又必須建立在對環(huán)境和其他Agent行動了解的基礎(chǔ)上，因而需要利用學(xué)習(xí)方法建立并不斷修正對其他Agent的信念。Agent的協(xié)作始終貫穿著對策和學(xué)習(xí)的思想。多Agent系統(tǒng)的協(xié)作，從本質(zhì)上說是每個Agent學(xué)習(xí)其他Agent的行動策略模型而采取相應(yīng)的最優(yōu)反應(yīng)。Agent學(xué)習(xí)方法包括貝葉斯學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是多Agent系統(tǒng)的主要學(xué)習(xí)方法。近年來，以互連網(wǎng)為實驗平臺，設(shè)計和實現(xiàn)了具有某種學(xué)習(xí)能力的用戶接口Agent和搜索引擎Agent，它們已經(jīng)成為多Agent學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)中，人也是一個Agent。

使用對策論研究多Agent協(xié)調(diào)、協(xié)作是目前MAS研究的一個熱點(diǎn)，這是因為對策論被公認(rèn)為研究人類交互的最佳數(shù)學(xué)工具，將這一工具應(yīng)用于多Agent的交互是很自然的。傳統(tǒng)對策論的協(xié)調(diào)與協(xié)作一般通過建立對方效用模型實現(xiàn)。多Agent的協(xié)調(diào)與協(xié)作有如下3個實現(xiàn)方法：

①無通訊的協(xié)調(diào)（協(xié)作），其方法與傳統(tǒng)對策論相似。

②有中心控制的通信協(xié)調(diào)：類似于傳統(tǒng)操作系統(tǒng)的方法。

③協(xié)商：協(xié)商是多Agent系統(tǒng)實現(xiàn)協(xié)同、協(xié)作、沖突消解和矛盾處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其關(guān)鍵技術(shù)有協(xié)商協(xié)議、協(xié)商策略和協(xié)商處理3種。

2.2 移動Agent技術(shù)

Internet和WWW己成為世界范圍內(nèi)的電子商務(wù)工具。Internet用戶的不斷增長將在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中帶來無限希望。同時，網(wǎng)絡(luò)低帶寬，高延遲越來越成為限制網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用發(fā)展和推廣的一個瓶頸。人們希望通過軟件來解決這個矛盾，移動A gent就是在這種形式下提出的一種新的分布式計算模型。

移動Agent模式的關(guān)鍵特征[5]就是網(wǎng)絡(luò)中的任一主機(jī)都擁有處理資源、處理器和方法組合的高度靈活性，方法沒有鎖定在一臺主機(jī)上，而是在整個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)共享。移動Agent模式為分布式系統(tǒng)的設(shè)計、實現(xiàn)和維護(hù)帶來了新的活力，該模式能減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、克服網(wǎng)絡(luò)隱患并封裝協(xié)議。移動Agent的應(yīng)變能力具有自然異構(gòu)性，移動Agent的異步自主運(yùn)行具有健壯性和容錯性，移動Agent不同于網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行，它能夠不斷地從一個網(wǎng)絡(luò)位置移動到另一個位置，也能夠根據(jù)自己的選擇進(jìn)行移動。移動Agent不同于進(jìn)程遷移，一般來說系統(tǒng)不允許進(jìn)程選擇遷移的時間和地址，而移動Agent帶有狀態(tài)，所以可以根據(jù)應(yīng)用的需要在任意時刻移動，并可移動到它想去的任何地方。移動Agent不需要統(tǒng)一的調(diào)度，由用戶創(chuàng)建的Agent可以在不同節(jié)點(diǎn)上異步地運(yùn)行，待任務(wù)完成后再將結(jié)果傳送給用戶。為了完成某項任務(wù)，用戶可以創(chuàng)建多個Agent，同時在一個或若干個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，形成并行求解能力。

因此，隨著網(wǎng)絡(luò)教育的發(fā)展，就需要移動Agent技術(shù)來解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中對教學(xué)情況的控制和監(jiān)督以及與其他Agent之間的通訊交流。

移動Agent支持離線運(yùn)行，提供本地交互和多跳的解決方式，對網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)具有發(fā)放（push）和回?。╬ull）兩種工作形式。網(wǎng)絡(luò)考試對于每個考生的實時信息非常敏感，移動Agent降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)，Agent可以被派遣到遠(yuǎn)地去搜索信息，并創(chuàng)建新的Agent處理具體的內(nèi)容，把有用的數(shù)據(jù)返回本地，免去了數(shù)據(jù)的大量傳遞，因此很適合用于網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)。

3 CSCL技術(shù)

3.1 CSCL定義

計算機(jī)支持的協(xié)同學(xué)習(xí)[6]（以CSCL）是由計算機(jī)支持協(xié)同工作（CSCW）與合作學(xué)習(xí)的理論和教育方法相結(jié)合而成的一種新的學(xué)習(xí)方法研究。由于多媒體網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，這種通過人-機(jī)交互、機(jī)-機(jī)交互間接實現(xiàn)的人與人交互仍然可以擁有視聽覺形象系統(tǒng)通道和視、聽覺符號信息通道。因此CSCL的交互包含有面對面、文字和圖像以及視頻媒體、程序軟件等交互形式的不同特點(diǎn)，進(jìn)而保證了學(xué)習(xí)者之間進(jìn)行有效協(xié)作所需的必要交互。

在支持協(xié)同工作與環(huán)境中，教師提出一個明確的任務(wù)，學(xué)生以小組的形式組織，分工合作，有的用計算機(jī)查資料，有的進(jìn)行一部分計算與信息處理，形成文檔，小組共同完成該任務(wù)；教師觀測學(xué)習(xí)的進(jìn)行過程，并組織小組的交流，相互幫助與競爭，保證教學(xué)目標(biāo)的實現(xiàn)。這種學(xué)習(xí)方法不僅讓學(xué)生像專業(yè)人從事工作一樣利用計算機(jī)環(huán)境解決問題、進(jìn)行學(xué)習(xí)有關(guān)知識和培養(yǎng)解決問題的能力；而且以小組形式組織，分工合作、既有合作與相互幫助的一面，又有競爭與達(dá)到目標(biāo)的一方面，它的發(fā)展正引起廣泛注意。

3.2 CSCL的交互與協(xié)作機(jī)制

在CSCL環(huán)境中，要注意設(shè)計兩類合作和協(xié)商關(guān)系[7]：

1）學(xué)生與學(xué)生的合作 這是合作學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，學(xué)生的合作互動取決于如下幾個因素的設(shè)計：問題（任務(wù)）的提出、回報的獲得，小組的狀態(tài)，交互的技巧等。

2）教師與學(xué)生的合作 教師作為學(xué)習(xí)過程中的主導(dǎo)人物，引導(dǎo)、幫助、促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)。

一個CSCL系統(tǒng)按從低層到高層可依次劃分協(xié)作鏈路層、協(xié)作控制層、互學(xué)習(xí)層等3個層面。因此，交互性和協(xié)作性是實現(xiàn) CSCL系統(tǒng)最關(guān)鍵的兩個問題。CSCL的交互包含有面對面、文字和圖像以及視頻媒體、程序軟件等交互形式的不同特點(diǎn)，進(jìn)而保證了學(xué)習(xí)者之間進(jìn)行有效協(xié)作所需的必要交互。CSCL的交互是為實現(xiàn)最終協(xié)作學(xué)習(xí)的必要條件，解決交互問題僅僅是CSCL實現(xiàn)的第一步驟，要使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生協(xié)作學(xué)習(xí)行為，必須提供協(xié)作的機(jī)制[8]。

1）支持共享信息 提供共享信息的功能，不僅可以使成員個體獲得更多、更廣、更新的信息，而且也會使協(xié)作組成為信息接受的整體，加強(qiáng)內(nèi)部凝聚力。

2）支持共享活動 協(xié)作學(xué)習(xí)目標(biāo)的實現(xiàn)都是通過一系列共享活動如集體討論、輪流發(fā)言、流線操作等來實現(xiàn)的。

3）支持角色扮演 協(xié)同學(xué)習(xí)中學(xué)生，教師，管理員各司其職，共擔(dān)榮辱。

4）支持創(chuàng)造行為 學(xué)習(xí)過程中達(dá)到此目標(biāo)的過程是多維的，協(xié)同學(xué)習(xí)過程本身就會促進(jìn)個體自身學(xué)習(xí)觀念、方法等內(nèi)部知識、技能結(jié)構(gòu)的極大豐富，所以新的觀點(diǎn)、思路、策略常常會涌現(xiàn)出來。

5）支持控制管理 由于學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中交互多樣化而且極為復(fù)雜，各個成員的學(xué)習(xí)行為也大不一樣，為使協(xié)作和諧一致，需要完善的控制管理策略。

4 結(jié)束語

從邏輯上講，一個分布式系統(tǒng)可以定義為由多個相互作用的Agent組成的系統(tǒng)，各種分布式系統(tǒng)的差異主要表現(xiàn)為其中Agent的角色和交互方式上的差別。例如分布式客戶/服務(wù)器系統(tǒng)是這樣的分布式系統(tǒng)，其中的Agent或為客戶或為服務(wù)器，交互關(guān)系僅限于客戶主動請求/服務(wù)器被動服務(wù)的交互方式。然而，這種基于Agent的分布式系統(tǒng)[9]觀使人們跳出了客戶/服務(wù)器系統(tǒng)的局限，適應(yīng)了應(yīng)用需求的發(fā)展。

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