代理人

以軟體代理人（softwart agent, 簡稱代理人）為基礎的分散式人工智慧（Distributed Artificial Intelligence）是目前最為廣泛應用的技術[29]。然而，到目前為止，代理 人並沒有一個明確的定義，因此，許多研究學者藉由探討代理人的不同行為能力，

來定義所謂代理人機制，並進而解決相關的問題[29, 132, 133]。在這些學者提出的 代理人行為中，除了普遍強調代理人需具有自主性與反射性的行為能力外，而為 了不同代理人能彼此相互合作，Wooldridge 和 Jennings[131]認為代理人也需具備社 會的行為能力，因此，Wooldridge[107]根據這些代理人的機制提出與早期專家系統 的差異性，其差異性包括 1)專家系統必須借由使用者為中間人（middleman）去互 動外在的環境；2)專家系統沒有反射性的行為能力；3)專家系統沒有社會性行為，

例如合作、協調與妥協等行為。

Woodridge 和 Jennings[131]對代理人的定義，後來被廣泛的應用在不同設計領域上 的問題，包括如有關代理人設計行為的認知研究[包括如 30, 134, 135]、代理人與網 際空間的互動研究[包括如 136, 137, 138]、與分散式設計的機制建立與應用[包括如 31, 32]。其中代理人在分散式設計的機制，為強調多重知識實體之間的設計合作，

與系統實際的執行與應用，有助於作者了解並具體化分散式想法連結機制在運算 化的可行性。

2.5.3.1 代理人與分散式設計

基本上，代理人架構的建立主要決定於領域問題本身與分散性行為[29]。例如，

Ligtenberg 等人[139]使用多重代理人的模擬(multi-agent simulation)來決定都市平面

分配的問題；Liu 等人[32]創造出一合作性的設計環境，提供設計師與軟體代理人

Ligtenberg 等人[139]與 Aly 和 Krishnamurti[140]建立的代理人架構。另外，為強調 設計過程的分散性互動，Chang 和 Lai[18]所發展的 DARIS 系統架構，結合角色扮 演理論，與兩種不同的代理人組織方式而達成。

KQML（Knowledge Query Meta Language）是第一個使用Searle[106]的語言行動理 論，並實際應用在代理人進行溝通的語言[107]。雖然，KQML是目前許多代理人 平台最廣泛使用的代理人溝通語言，且已被發展需多不同的版本，但由於每種版 本未被標準化，因此，存活（live）在不同代理人系統的代理人無法進行彼此之間 的溝通。

FIPA（The Foundation for Intelligent Physical Agents）為一種強調代理人溝通之標準 化的代理人溝通語言。此標準化為建立代理人能在內部（within）的代理人平台，

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MASIF（Mobile Agent System Interoperability Facility）是強調代理人可以在不同的 代理人平台之間，進行移動性的代理人溝通語言，但無法與非移動性的代理人進 行溝通，換言之，在不同代理人平台中的代理人，MASIF限制這些代理人進行異 質（heterogeneous）的訊息傳遞。

總而言之，KQML 和 FIPA 是強調代理溝通語言定義代理人之間的相互作用，而 MASIF 則強調代理人在遠程方法引用（Remote Method Invocation）的移動性特質。

但由於 KQML 與 MASIF 的 performatives 未能被標準化，不能提供代理人在不同 的代理人平台進行系統互操作性，因此，對於不同代理人存活在不同的代理人平

台，進行知識的連結是有它的限制性。比較於 KQML 和 MASIF，FIPA 標準化的 特性可以提供分散式環境中的設計合作，例如分散式的想法連結。

除了標準化的特性，Poslad 等人[149]認為 FIPA 將 performatives 簡單化成 20 個標 準的 performatives，可以提供彈性化的代理人溝通方式，包括如分散性（或非集中 性）的點對點（peer-to-peer）提供更多分散知識的連結，普遍性的訊息基礎語言方 式提供代理人一致性的語言行動介面，非同步性（asynchronous）的訊息基礎互動 支持不同代理人與使用者（人類）之間的溝通。