基于協(xié)同Agent個性化智能服務系統(tǒng)的研究與設計

姜　樺　張燕玲

摘要：本文對多Agent技術進行了介紹，從個性化服務系統(tǒng)這種應用領域出發(fā)對該技術進行了新的改進，提出了一個基于協(xié)同Agent的個性化智能服務系統(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處理器的構成、運行原理、流程進行了研究與設計。

關鍵詞：多Agent協(xié)同Agent智能服務系統(tǒng)

中圖分類號：TP311.52文獻標識碼：A

0引言

隨著信息技術和電子商務信息服務平臺的建立與應用，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，電子商務的網(wǎng)絡運營商需要不斷地改進服務模式和業(yè)務流程，來滿足用戶、供應商和服務商的各種需求。傳統(tǒng)企業(yè)架構由于技術層與業(yè)務層之間不能直接通信，無法滿足客戶復雜多變的業(yè)務需求，而面向用戶的個性化智能服務是分布式的智能計算系統(tǒng)。

Agent技術源于分布式人工智能(distributed artificial intelligent，簡稱DAI)領域。面向Agent方法是在面向對象方法的概念上發(fā)展的。建立在人工智能基礎上的Agent，能夠表達啟發(fā)式知識，因此面向Agent方法能夠較好的解決個性化服務中的很多問題。但由于推薦需求與應用系統(tǒng)之間的差別，推薦系統(tǒng)需要根據(jù)Web站點進行定制開發(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)的體系結構來理解和認識應用系統(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、開放和動態(tài)的世界環(huán)境，具有更大的靈活性和適應性，從而為企業(yè)提供強大的威力和靈活性，本文提出了一種改進的基于協(xié)同Agent的個性化智能服務系統(tǒng)。

1基于協(xié)同Agent的個性化智能服務系統(tǒng)

協(xié)同Agent的個性化智能服務系統(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，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，處理器負責為每個用戶設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間的交互關系僅僅是請求和服務關系，而且這些Agent是在服務協(xié)同Agent管理器中進行協(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提出服務請求或提供服務。

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

2協(xié)同Agent處理器設計與原理分析

多Agent協(xié)同管理層是系統(tǒng)的核心部分，其結構如圖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之上構建一個協(xié)同Agent管理器。該管理器接收到服務請求后通過任務調(diào)度和搜索，組合功能后將這些任務交由系統(tǒng)中的一組Agent執(zhí)行，管理器先對各種功能的Agent進行評估，選擇最合適的Agent執(zhí)行任務，當Agent完成任務后將結果反饋給協(xié)同Agent處理器。

協(xié)同Agent處理器主要負責協(xié)調(diào)Agent網(wǎng)絡，Agent之間通過規(guī)定的通信語言、通信協(xié)議和通信模型進行交互協(xié)作完成服務，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請求信息、隱式服務請求信息、收集信息以及將推薦結果反饋給用戶。交互功能的實現(xiàn)由協(xié)同Agent管理器搜索Agent網(wǎng)絡，找到最近合適的跟蹤Agent和交互Agent完成。當用戶登錄服務系統(tǒng)或登錄服務客戶端時，由Agent網(wǎng)絡中的跟蹤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獲取用戶相關數(shù)據(jù)提供服務。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之間進行任務的合理分配、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行，它擁有一組任務并且需要將這些任務交由系統(tǒng)中的Agent執(zhí)行。為了確保這些任務能夠得以成功執(zhí)行并且獲得盡可能高的利益，管理者在將這些任務交給Agent之前需要對Agent執(zhí)行任務的一些性質(zhì)進行評估，從而將任務交給最為合適的Agent執(zhí)行，任務執(zhí)行完后Agent需要將任務執(zhí)行的結果反饋給管理者，由管理者對這些結果進行匯總和處理。其處理流程如圖3所示：

Agent協(xié)調(diào)器主要是基于服務內(nèi)容搜索算法、基于用戶統(tǒng)計信息搜索算法和基于關聯(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算法進行推薦服務，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；接收到用戶評分數(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Agent協(xié)調(diào)器通過目標Agent確定具體搜索目標后，在Agent網(wǎng)絡中搜索相鄰的最合適的Agent進行服務，并產(chǎn)生候選Agent序列進行備選。

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

3結束語

本文在分析傳統(tǒng)的多Agent智能服務系統(tǒng)的基礎上，提出了一種基于協(xié)同Agent的個性化智能服務系統(tǒng)，該系統(tǒng)綜合了各種服務技術，適應不同應用領域的服務系統(tǒng)，形成一種新型的以服務為中心的網(wǎng)絡應用智能系統(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推薦系統(tǒng)具有一定的實用價值。