智能体技术的发展现状与未来展望

智能制造和工业互联网技术的发展，呈现出了一些新的特点，比如资源控制的泛在化，比如集成方式和粒度的服务/微服务化，比如智能计算的边缘化。这些新的特点助推了多智能体技术的发展。

虽然没有经过严谨的学术搜索。但笔者在2000年左右的时候，就见到了基于多智能体调度排产技术的博士论文。后来陆续在自动化领域的无人机蜂群协同控制、多体动力学协同控制等方面，看到了相关的技术发展与案例。所以感觉现在各个领域都在助推，智能体技术的发展。

（1）智能体运行的内核：行为事件驱动

说起智能体运行的内核，得从智能体的交互方式说起。不能将智能体交互理解为简单的信息集成，信息集成只是最终传递的形式而已。智能体应该是能够基于行为模式识别下进行自主判断并进而与其他智能体进行协调交互的虚拟软件体。这是智能体之所以称之为智能体的本意。其核心是事件驱动，虽然事件驱动最终也要体现为信息传递，但事件相对于信息而言，更加具有意义，是从信息应用目的角度来描述的。

（2）多智能体运行的特点：协同协作规则

记得在当年物联网刚出来的时候，就有人提出来，互联网不是+，而是x。这个x说的意思是，在物联网背景下，每个物体会发展成一个智能体，物体之间的交互不是仅仅两个之间的，而是每一个智能体可以和任何一个其他的职能进行交互，所以说是物联网x。

据enCE技术文件编制所了解，多智能体之间的交互，其实就是在定义协同协作规则，智能体之间的行为交互方式或者交互模式。这个方面，可以借鉴生物界当中的各种生态模式，比如蚂蚁之间的协作，比如鱼群之间的协作，比如鸟群之间的协作，再比如人类社会的各种形态等，其实都可以转化为一些可用的规则，用于支持多智能体之间的协同协作。其实只要看看现在提出的各种各样的智能优化算法或者说元启发式算法，基本上都可以在这里面进行应用探讨。

始终感觉多智能体之间的协同协作方式是多种多样的，随着技术的发展即将涌现出一大批所谓的智能的协同协作模式或算法，但说实话也可以预见到其实也没有太多的新意。

（3）多智能体运行场景1：自适应协同生产组织

比如对于一个车间来说，车间里面所有的制造要素资源都可以虚拟化为一个智能体，比如机床智能体、刀具智能体等等。也可以增加一些并不与实际制造要素资源相对应的智能体，比如订单智能体、比如具有仲裁性质的智能体。

这样的运行就是各个智能体之间的协同协作，并且这种协同协作是一种自适应的方式来进行的，订单就可以和机床来进行协商，决定自己的工序应该到哪个机床上面来进行生产。

（4）多智能体运行场景2：自适应协同流程组织

正如同之前提的工业APP行动，不管这些工业工业APP的规模大小如何，这些工业APP也是需要进行集成的。而这种集成，不能仅仅是服务或微服务，而应该以多智能体的方式进行集成，形成这些工业APP之间的协同协作模式。对于各个软件实体的多智能体，这种模式将更多的体现为自适应协同流程组织。

面向这种自适应协同流程组织，工业APP的粒度越小，组织的柔性就越大。每一个软件智能体，都具有自己的处理和决策功能，更重要的是彼此之间可以进行协商，并实现自动的握手协同。

其实隐约也感觉到，现在所提的一些工业互联网平台，都应该具有这方面的一些想象，但感觉这些平台就像一些基础设施一样功能应该是非常庞大复杂的，能实现什么样子现在还看不透。

（5）多智能体运行需克服的缺点：只见树木不见森林

我们现在建设信息化系统，其实都是一种中央管控方式，通过预先设定的流程衔接关系将各个功能模块，进行了划分，并且限定了功能之间的流程交接约束。

但是在多智能体模式下，每个智能体具有很大的自主性或者独立性，整个系统的运行是通过智能体之间的协商来动态执行的。

就如同一个社会一样，有很多人，如果每一个人都按照自己的利益最大化来决定自己的行为方式，就如同现在所提的一些智能优化算法，很有可能会陷入局部最优，而在整体上并不能够实现整体追求一样。从而导致出现只见树木不见森林现象的发生这种并不期望的现象发生。

所以笔者一直感觉，如何形成一种完美的生态组织方式或者理想的协同协作模式，既能保持智能体之间自由协商的灵活性优势，又能够与总体的综合优化目标相融合，是多智能体运行研究的核心重点，必须给以足够的重视。但这个方面是不是在学术上都是要进行大量的基础研究才可以的。