Action handling by BDI agents in hypermedia environments

Abstract

A integração de agentes Belief-Desire-Intention (BDI) em ambientes dinâmicos e em evolução é um avanço crucial nos Sistemas Multiagentes (MAS). Convencionalmente, esses agentes são projetados para operar artefatos conhecidos com ações predefinidas em ambientes estáticos, uma limitação que dificulta sua aplicabilidade em contextos do mundo real. Este trabalho introduz uma abordagem que aprimora a capacidade dos agentes BDI de navegar e atuar em ambientes abertos, dinâmicos e duradouros: Ambientes de Hipermídia (Hypermedia Environments). Nossa solução se baseia em três pilares fundamentais: Conhecimento de Ação (Action Knowledge), Raciocínio de Ação (Action Reasoning) e Execução de Ação (Action Execution), cada um apoiado por pistas ambientais conhecidas como signifiers no campo de design das coisas. Esta abordagem integra um mecanismo para a resolução de signifiers percebidos em tempo de execução, enriquecendo o ciclo de raciocínio BDI tradicional. Este aprimoramento capacita os agentes a adaptar seus processos de tomada de decisão com base nas possibilidades de ação disponíveis e adequadas dentro de seu ambiente. Para validar nossa solução, conduzimos experimentos usando agentes Jason em um Ambiente de Hipermídia, onde interagiram com esses signifiers. Os resultados desses experimentos demonstram que nossa abordagem melhora a capacidade dos agentes de raciocinar dinamicamente sobre ações. Isso leva a uma realização de objetivos mais eficaz e eficiente em ambientes caracterizados por sua fluidez e imprevisibilidade.

Abstract: The integration of Belief-Desire-Intention (BDI) agents within dynamic and evolving environments is a crucial advancement in multi-agent systems. Conventionally, these agents are designed to operate known artifacts with predefined actions within static environments, a limitation that hinders their applicability in real-world contexts. This study introduces an approach that enhances BDI agents? ability to navigate and act within open, dynamic, and long-lived environments: hypermedia environments. Our solution rests on three foundational pillars: action knowledge, action reasoning, and action execution, each supported by environmental cues known as signifiers in the field of design of things. This approach integrates a mechanism for the resolution of signifiers perceived in run-time, enriching the traditional BDI reasoning cycle. This enhancement empowers agents to adapt their decision-making processes based on available and suitable action possibilities within their environment. To validate our method, we conducted experiments using Jason agents in a hypermedia environment, where they interacted with these signifiers. The results from these experiments demonstrate that our approach improves the agents? ability to dynamically reason about actions. This leads to more effective and efficient goal achievement in environments characterized by their fluidity and unpredictability.