Agent-Oriented Programming Luanda Philippi Remáculo Sabrina Schürhaus

Agent-Oriented Programming - AOP n Shoham (1993); n Agente = entidade que envia e processa mensagens; n Diferença entre agentes e objetos: –Os campos de uma agente são restritos; –Nos agentes, cada mensagem é também definida em termos de atividades mentais. n Um agente pode ser considerado um objeto, no entanto muitas idéias da teoria dos objetos são esquecidas na AOP.

Sistemas Multiagentes n Criação de entidades de software autônomas - Agentes; n Agentes: interagem através de um ambiente compartilhado por outros agentes de uma sociedade, e atuam sobre esse ambiente, alterando seu estado.

Sistemas Multiagentes n Forma natural que permite analogias diretas com o mundo real e com a forma como raciocinamos sobre ele; n Sistemas computacionais vistos como ambientes onde os agentes atuam; n Nesses ambientes os agentes podem formar grupos, em um nível mais alto de abstração formando comunidades ou sociedades de agentes.

Sistemas Multiagentes n Tipos: –Cognitivos: Poucos agentes; Cada agente é um sistema sofisticado e computacionalmente complexo. –Reativos: Grande número de agentes muito simples; Seus comportamentos podem ser descritos como autômatos finitos simples; Agem sob um esquema estímulo-resposta.

Sistemas Multiagentes n Formalismos: –Teoria dos Jogos: Ferramentas para a decisão de qual estratégia em um jogo abstrato de dois ou mais jogadores é a melhor para os jogadores. –Lógica Matemática: Lógicas modais complexas para o projeto e desenvolvimento de agentes.

Sistemas Multiagentes n Disciplinas envolvidas no desenvolvimento de SMA: –Psicologia; –Ciência cognitiva; –Sociologia; –Entomologia; –Economia; –Teoria das Organizações; –Teoria dramática; –Antropologia.

Sistemas Multiagentes n Agente: –Estados Mentais: Crenças; Objetivos; Intenções; Compromissos.

Sistemas Multiagentes n Características: –Técnicas automáticas de decomposição de tarefas e computação distribuída; –Impossível prever todos os casos quem devem ser tratados; –O agente é dito como autônomo; –Os agentes possuem conhecimento incompleto do seu ambiente e seguem o princípio da racionalidade limitada.

Sistemas Multiagentes n Aspectos para compreensão de agentes nos SMA cognitivos: –Percepção; –Ação; –Comunicação; –Representação; –Motivação; –Deliberação; –Raciocínio e aprendizagem.

Arquitetura BDI - Beliefs, Desires, Intentions. n Crenças: agente sabe sobre o estado do ambiente e dos agentes naquele ambiente; n Desejos: estados do mundo que o agente quer atingir; n Intenções: seqüências de ações específicas que um agente se compromete a executar para atingir determinados objetivos.

Linguagem AgentSpeak n Projetada para programação de agentes BDI na forma de sistemas de planejamento reativos; n É extensão natural e elegante de programação em lógica para arquitetura de agentes BDI.

Linguagem AgentSpeak(L) n Um agente AgentSpeak(L) corresponde a especificação de um conjunto de crenças (base inicial do agente) e de um conjunto de planos (biblioteca de planos) n AgentSpeak(L) distingue 2 tipos de objetivos: –Realização(!); –Teste(?).

Linguagem AgentSpeak(L) n Elementos da linguagem: –Eventos ativadores (‘+’) e (‘-’); –Planos (evento ativador + contexto); n +concert(A,V) : likes(A) – !book_tickets(A,V). n +!book_tickets(A,V) : ¬busy(phone) – call(V); : : :; n !choose_seats(A,V).

Estudo de Caso Robôs coletores de Lixo em Marte n 2 robôs coletando lixo em Marte –r1: procura por lixos e quando encontra leva até r2; –r2 está ao lado de um incinerador. n Agent r2 +garbage(r2) : true –<- burn(garb). n Agent r1 n Beliefs pos(r2,2,2). checking(slots).

Estudo de Caso Robôs coletores de Lixo em Marte n Plans +pos(r1,X1,Y1) : checking(slots) & not(garbage(r1)) (p1) –<- next(slot). +garbage(r1) : checking(slots) (p2) –<- !stop(check); –!take(garb,r2); –!continue(check). +!stop(check) : true (p3) –<- ?pos(r1,X1,Y1); –+pos(back,X1,Y1); –-checking(slots).

Estudo de Caso Robôs coletores de Lixo em Marte +!take(S,L) : true (p4) –<- !ensure_pick(S); –!go(L); –drop(S). +!ensure_pick(S) : garbage(r1) (p5) –<- pick(garb); –!ensure_pick(S). +!ensure_pick(S) : true <- true. (p6)

Estudo de Caso Robôs coletores de Lixo em Marte +!continue(check) : true (p7) –<- !go(back); –-pos(back,X1,Y1); –+checking(slots); –next(slot). +!go(L) : pos(L,Xl,Yl) & pos(r1,Xl,Yl) (p8) –<- true. +!go(L) : true (p9) –<- ?pos(L,Xl,Yl); –moveTowards(Xl,Yl); –!go(L).

Linguagens de Programação a Agentes n Agent-0; n PLACA Extension; n Agente-K Extension; n Agent(): Arquitetura BDI + LISP; n Concurrent METATEM; n STAPLE; n ConGolog; n MINERVA; n 3APL; n Dribble; n AgentTalk; n JAVA

Considerações Finais n Recente; n Há muito o que desenvolver; n Paradigma de Orientação a Agentes;

Referências Bibliográficas n Bordini e Vieira, Linguagens de Programação Orientadas a Agentes: uma introdução baseada em AgenteSpeak(L); n