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器等就是其传感器，而使机器人 能进 行动 作的 各种 马达 就是 效 应器；对 于一 个 软件 Agent， 可以通过字符串编码实现感知和作用。 图10．3 Agent可看做一个黑箱 Agent不仅要与环境发生交互作用，更主要的是处理和解释接收的信息，达到自己的目 的。一旦 Agent接收到外部信息，信息处理过程就 成了 Agent的核 心，因为 它反映 了 Agent 的真正功能。信 息 处 理 的 目 的 就 是 解 释 可 用 的 数 据，形 成 具 体 的 动 作 规 划。 由 此 可 见， Agent可以定义 为 一 个 从 感 知 序 列 到 Agent所 能 发 出 的 动 作 序 列 的 映 射。 如 果 设 S 是 Agent可注意到的感知集合，D 是 Agent在外 部世界 能完 成的 可能动 作集 合，则 Agentf可 表示为 f：S→D 人工智能的任 务就 是 设 计 建 造 Agent程 序，实 现 从 感 知 到动 作 的 映 射。 下 面 从 建 造 Agent的角度出 发，对单 个 Agent的 结构进 行讨 论，一般 情况下，单 个 Agent的 结构 可分 为 思考型 Agent、反应型 Agent和混合型 Agent。 （1） 思考型 Agent 思考型 Agent（DeliberativeAgent）又称 慎思型 Agent或认知 型 Agent，是一 个显 式表 示 364 第十章 数据挖掘与Agent技术  的关于世界的符号模型，包括环境和智能行 为的逻 辑推 理能 力。它保 持了经 典人 工智 能的 传统，是

一种基于知识的系统。这意味着 思考 型 Agent的 设计应 该遵 循物理 符号 系统 的假 设，以符号 AI的方法来实现 Agent的表示和推理。 人们设计基于 Agent系统的目的之一就是希望把 Agent作为人类个体或社会行为 的智 能代理，那么，系统中的 Agent就应该（或必须）能模拟或表现出被代理者所具有的意识 态度 （intentionalstance），如信念、愿望、意图（包括 联合 意图）、目 标、承 诺、责任 等。而 能 够模 拟 人类意识态度恰恰是思考型 Agent的特点，已经有很多学者认为，将思考型 Agent看做 是一 种意识系统（IntentionalSystem）来研究是合理的。意识态度 和意识系 统概念 的引入更 有助 于研究者们以一种自然而又直观的方法来 理解、描 述、规范、推理 和预 测基 于 Agent系 统的 内部 结构、运 行规 律 和变 化 状 态等。 选择 什 么样 的 意识 态 度 来刻 画 Agent是 建 造思 考 型 Agent所首先要考虑的问题。不同的意识态度模型就 会导致 不同的 Agent模型，反 过来，不 同的 Agent模型或系统又会对意识态 度有 不同的 认识 和分 类观点。Shoham 等人

根据 应用 的特点将意识态度分为信 息类（刻画 Agent所具有的信息）、动机类（Agent的动作选 择）、社 会类（与 Agent的社会、道德和理性行为有关）和其他类（如欢喜、恐惧等）。而 Wooldridge等 人则把单个 Agent应具有的意识态度（或精神 状态）分为两 大类：信 息态 度和积 极态 度。前 者是指 Agent所拥有的关于自己、环境及 其他 Agent的信 息和 知识，如信 念和 知识等；后者 是指那些能导致 Agent执行动作的状态，如愿望、目标、意图、承诺、责任、能力等。他们 还指 出，一个理性的 Agent总是基于信息态度去采取积极态度，如根据信念去选择目标和形 成意 图。 Rao和 Georgeff提出的 BDI（Belief－Desire－Intention：信念－期 望－意 图）模型是 目前 较具代表性的思考型 Agent模型，它用信念、愿望和意图这三类意识态度来描 述 Agent的结 构。基于 BDI结构的 Agent模 型 可以 通 过 以 下 要素 来 描 述：① 一 组 关于 世 界 的 信 念；② Agent当前打 算达 到的 一组目 标；③ 一 个描 述怎 样达到 目标 和怎样 改变 信念 的规划 库；④ 一个描述 Agent当 前 怎 样 达 到 它 的 目 标 和 改 变 信 念 的 意 图 结 构。BDI 模 型 的 结 构 如 图 10．4所示。 图10．4 BDI模型