面向Agent的智能系统开发环境

本项目在Agent 系统结构、通过机制、心智状态表示和合作等有关理论和关键技术方面取得了一定的成果和创新，其主要的成果和创新是；提出了一种多Agent之间的通信机制，实现技术和方法；对Agent通信标准语言KQML进行了扩充，给出了对KQML扩充的原语的定义、语义；给出了信念、目标、期望、意向等心智能状态的表示方法和行动推理方法；提出了一种多 Agent系统中的元对策强化学习的学习模型和元对策算法；给出一种Agent合作的形式化方法；开发成功一个面向Agnet的智能系统开发环境。本项目研究的Agent有关理论和技术发表10多篇论文，并在国内外学术会议上交流。该成果对Agent技术的发展和应用有着重要的理论价值和广阔的实际应用前景。