2 июля 2009 года Telecom Italia Lab выпустили новый релиз JADE.

Новая версия получила названия 'OSGAgents', благодаря интеграции с OSGi - спецификацией динамической модульной шины для создания Java-приложений, разрабатываемой консорциумом OSGi Alliance. Данная интеграция позволяет запускать агентов в OSGi среде, дает им доступ к основным возможностям OSGi(регистрация и использования OSGi-сервисов и др.). На сайте можно также скачать JADE-OSGi Guide.

Еще одним достоинством новой версии является поддержка WSDC (Web Service Dynamic Client). Это расширение позволяет вызывать веб-службы на лету, минуя генерацию классов-заглушек.

Более подробную информацию можно получить на официальном сайте JADE и WADE

Е.Н. Владимирская

Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е.
Жуковского «ХАИ», Харьков, Украина
catherine.vladimirskaya@gmail.com

В настоящее время для решения сложных задач управления распределенными бизнес-процессами целесообразно использовать такие взаимодополняющие подходы, как сервис-ориентированный и агентный. Мультиагентные системы(МАС) строятся из множества взаимодействующих агентов и интегрируют в себе достижения последних десятилетий в сфере искусственного интеллекта, параллельных вычислений и телекоммуникаций. Рассмотрение задач, связанных с распределенным накоплением, обработкой и использованием знаний в МАС, приводит к необходимости расширения и детализации классической агентной архитектуры и использованию современных информационных технологий для реализации механизмов интеграции с существующими информационными системами и web-приложениями.

Направление «МАС» распределенного искусственного интеллекта рассматривает решение одной задачи несколькими интеллектуальными подсистемами. Для решения задачи агенты могут взаимодействовать между собой, с пользователями, а также с другими информационными системами ресурсами сети Интернет. Перспективным представляется взаимодействие агентов в сфере Semantic Web - расширении классического веба, где информация более пригодна для машинной обработки. Таким образом, актуальным и важным является  создание архитектуры и средств для организации взаимодействия и управления агентами, где бы агенты могли обмениваться сообщениями с использованием заранее определенных словарей, где возможно было бы производить подбор необходимых сервисов и информационных ресурсов, а также использовать многие другие возможности Semantic Web.

Некоторые проблемы организации функционирования агентов можно решить, опираясь на готовые базовые решения – агентные платформы, реализующие основные механизмы, обеспечивающие работу МАС. В настоящее время существует множество агентных платформ, как коммерческих, так и с открытым исходным кодом. Для решения поставленных задач выбрана платформа Jade[2]. Данная платформа и ее расширения предоставляют различные средства для обеспечения функционирования агентов в рамках парадигмы Semantic Web.  Платформа Jade обеспечивает поддержку онтологий (пакет jade.content), при этом информация об онтологиях представлена в виде java-объектов. Более эффективным представляется использование библиотеки AgentOWL[3], которая поддерживает RDF/OWL модели для агентов Jade. Описание модели знаний агента(«generic agent model» [3]) основано на пяти основных элементах: Resources, Actions, Actors, Context и Events. Поддерживается обмен сообщениями в формате RDF/OWL, включение полученной информации в модель.  Для того чтобы агенты могли функционировать в контексте Semantic Web, им добавляются методы работы с построенной моделью знаний, а также методы обработки и отправки сообщений в формате OWL и SPARQL. В AgentOWL используется библиотека проекта Jena[4], поэтому данный подход легко расширять новыми возможностями работы с онтологической моделью знаний, используя Jena API.

Рассмотрение агентов в контексте Semantic Web ведет к необходимости интеграции МАС с веб-приложениями, в частности, создания веб-интерфейса для агентов. Существует несколько готовых подходов, которые облегчают решение данной задачи. Подход JadeGateway[5] обеспечивает взаимодействие между внешним приложением и платформой Jade. Все служебные классы доступны в пакете jade.wrapper.gateway. Основное назначение – создание веб-интерфейса для агентов, при этом агент контролирует все запросы к странице. Основной принцип подхода заключается в применении цепочки: servlet – gatewayagent – МАС. Другой подход – проект Jade4spring – обеспечивает легкую интеграцию контейнеров агентов Jade и фреймворка Spring[6]. Такой подход позволяет эффективно использовать агентов в контексте веб-приложения. Визуализацию онтологических моделей предлагается осуществлять с использованием Flare Prefuse [7]. Flare представляет собой ActionScript библиотеку  для создания визуализаций, которые выполняются в Adobe Flash Player. Для преобразования OWL в формат, требуемый для Flare, используется OWL2Prefuse[8]. Используя библиотеку Flare можно получить OWL-граф, информация о котором сохраняется в формате SWF. Объект SWF встраивается на страницу, при этом необходимо обеспечить обмен информации между указанным объектом и агентами, запущенными в контексте веб-приложения, для обеспечения динамической визуализации онтологических моделей.

Рассмотренные программные решения и технологии позволяют создавать мультиагентные системы для решения различных задач в рамках парадигмы Semantic Web.  Основные преимущества от применения предлагаемых решений можно получить для таких предметных областей как электронное обучение, электронная коммерция, а также в сферах общественного и ассоциативного обслуживания, где важным фактором является распараллеливание задач и взаимодействие агентов для достижения поставленных пользователем  целей. С помощью описанного подхода разработана мультиагентная система для управления контекстной рекламой в Интернет.

Список литературы
1.    Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2003.
2.    Fabio Bellifemine, Giovanni Caire, Tiziana Trucco (TILAB, formerly CSELT), Giovanni Rimassa (University of Parma) . JADE PROGRAMMER’S GUIDE, 2006.
3.     Michal Laclavik, Marian Babik, Zoltan Balogh, Ladislav Hluchy AgentOWL: Semantic Knowledge Model and Agent Architecture In Computing and Informatics. Vol. 25, no. 5 (2006), p. 419-437. ISSN 1335-9150, Chapters 1, 4, 5.
4.     Jena, HP Labs Semantic Web Toolkit. http://jena.sourceforge.net/.
5.    Viktor Kelemen “Accessing a JADE MAS from a Servlet using the JadeGateway” http://jade.tilab.com/doc/tutorials/JadeGateway.pdf
6.    Spring, the leading platform to build and run enterprise Java applications http://www.springsource.org/.
7.    Flare: data vizualization for the web. http://flare.prefuse.org/.
8.    OWL2Prefuse. http://owl2prefuse.sourceforge.net/.

---

Международная научно-практическая конференция "Веб-программирование и Интернет-технологии WebConf09": Сб. матер. Междунар. науч.-практ. конф. Минск, 8-10 июня 2009г.- Мн.: Институт математики НАН Беларуси, 2009.-112с.

Рассматривая jade-агентов в контексте Web вообще и Semantic Web в частности, можно уделить немного внимания вопросам интеграции агентов с веб-приложениями.

Существует несколько готовых подходов, которые можно использовать. Сначала предлагаю некоторый обзор, в дальнейшем - более подробное описание

Читать продолжение »

В прошлый раз я описывала использование AgentOWL. Сейчас  я предлагаю рассмотреть некоторые теоретические и практические аспекты поддержки и использования RDF/OWL моделей агентами. Целью будет выявления возможностей и ограничений подхода AgentOWL.

Читать продолжение »

---

надеюсь, эта информация будет вам полезной=)

немного об авторе review здесь

Алексей Скороходов опубликовал на SHCHERBAK.NET вторую из серии статей "Работа с JADE в Eclipse: создание первого агента".
Читаем, как организовать взаимодействие между интеллектуальными агентами на платформе JADE (Java Agent DEvelopment Framework).

Автор: Алексей Скороходов

Данная статья является продолжением статьи «Работа с JADE в Eclipse: Создание первого агента!». В предыдущей статье мы рассмотрели вопросы создания программного агента на платформе JADE, но не рассмотрели вопросы коммуникации агентов и их реализации. По сути, не ответили на вопрос, как необходимо разрабатывать агента, который может взаимодействовать с другими.

Итак, агенты...

Агенты — это активные объекты (программные модули), которые могут инициировать целенаправленную деятельность по восприятию среды и воздействию на неё.

Агентам присущи следующие «ментальные» свойства (или их подмножества)*:

• знания (knowledge)-постоянные, неизменяемые в процессе функционирования знания агента о себе, среде и других агентах;
• убеждения(beliefs)-знания агента о среде (в том числе, о других агентах), которые могут стечением времени изменяться и становиться неверными;
• желания(desires)-состояния, которых агент желает достичь (могут быть противоречивыми), аналогичны целям;
• намерения(intentions)-действия, которые агент собирается выполнить вследствие своих желаний или в силу взятых на себя обязательств;
• обязательства (commitments)-задачи, решение которых агент берет на себя в рамках кооперации с другими агентами по их просьбе или поручению.

* автор вышеперечисленных свойств агентов - Тарасов В.Б.

В данной статье мы разработаем два типовых агента:

1. Агента, который будет искать агентов в агентной системе (JADE) и «здороваться» с ними
2. Агента,  отвечающего на «приветствие».

Реализация:
Этих агентов будем разрабатывать в одном проекте среды разработки Eclipse, но в разных Package  - так что мы сможем создавать в JADE столько копий нужного агента, сколько нам потребуется.

Реализация агента 1 (A.java) представлена в листинге ниже:

package Agent_A;

import jade.core.Agent;
import jade.core.AID;
import jade.domain.AMSService;
import jade.domain.FIPAAgentManagement.*;
import jade.core.behaviours.*;
import jade.lang.acl.*;

public class A extends Agent{
protected void setup()
{
addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) // Поведение агента исполняемое в цикле
{
public void action()
{
ACLMessage msg = receive();
if (msg!=null) {
System.out.println( " - " +
myAgent.getLocalName() + " received: " +
msg.getContent() );
}//Вывод на экран локального имени агента и полученного сообщения
block();//Блокируем поведение, пока в очереди сообщений агента не появится хотя бы одно сообщение
}
});
AMSAgentDescription [] agents = null;
try
{
SearchConstraints c = new SearchConstraints();
c.setMaxResults (new Long(-1));
agents = AMSService.search( this, new AMSAgentDescription (), c );
}
catch (Exception e)
{
System.out.println( "Problem searching AMS: " + e );
e.printStackTrace();
}

for (int i=0; i
{
AID agentID = agents[i].getName();
ACLMessage msg = new ACLMessage(ACLMessage.INFORM);
msg.addReceiver(agentID);// id агента которому отправляем сообщение
msg.setLanguage("English");//Язык
msg.setContent("Ping");//Содержимое сообщения
send(msg);//отправляем сообщение
}
}
}

Реализация агента 2 (B.java) представлена в листинге ниже:

package Agent_B;

import jade.core.Agent;
import jade.core.behaviours.*;
import jade.lang.acl.*;

public class B extends Agent{
protected void setup()
{
addBehaviour(new CyclicBehaviour(this)
{
public void action()
{
ACLMessage msg = receive();
if (msg!=null) {
System.out.println( " - " +
myAgent.getLocalName() + " received: " +
msg.getContent() );
//Вывод на экран локального имени агента и полученного сообщения
ACLMessage reply = msg.createReply();
reply.setPerformative( ACLMessage.INFORM )
//set the performative of this ACL message object to the passed constant. Remind to use the set of constants (i.e. INFORM, REQUEST, ... ) defined in this class
reply.setContent("Pong");Содержимое сообщения
send(reply);//отправляем сообщения
}
block();
}
});
}
}

Как видно из рисунка 1, агент ххх отправил сообщение ”Ping” сам его же получил и вывел на экран.Также получил и вывел принятое сообщение агент ууу, после чего отправил сообщение ”Pong” это был ответ на полученное сообщение. Далее агент ххх получив сообщение ”Pong”, выводит его. (xxx,yyy -экземпляры соответствующих классов (агентов))

---

рисунок 1

---

Далее, с помощью снифера, который встроен в платформу Jade мы можем видеть какие сообщения и кому были отправлены. Так на рис 2. наш агент «xxx» отправил сообщение всем агентам запущенным в данный момент на платформе  JADE  (включая и себя) это связано с тем, что при поиске агентов мы «c.setMaxResults (new Long(-1));»  установили равным «-1».

рисунок 2

На сегодня все... AgentOWL и вопросы повышения интеллектуальности агентов будут расмотрены в следующих статьях.