Desarrollo de Agentes software

Transcripción

1 Desarrollo de Agentes software Prototipos de aplicaciones Carmen Fernández Chamizo Jorge Gómez Sanz Juan Pavón Mestras Dep. de Sistemas Informáticos y Programación Otros dominios! Gestión de temperatura! Quake! Asistentes para gestión de proyectos! Notificación de vuelos 1

2 Termostatos y Agentes Regulando temperaturas! Beca de colaboración de Moisés González ( )! Implementar con ABLE el caso de estudio del artículo Termostatos y agentes! ABLE es una plataforma de desarrollo de agentes de IBM! Idea base del experimento:! Regular la temperatura de una habitación cuando no se puede fiar del sensor de temperatura! Probar ABLE como plataforma de desarrollo 2

3 Simulación! N Agentes colocados en una habitación! La simulación está basada en eventos de tiempo! Cada instante de tiempo los agentes! Comunican la temperatura a los otros agentes agentes! Modifican la temperatura de la habitación! Además, el entorno se enfría en cada instante de simulación ABLE! Plataforma experimental de IBM! AbleBea n Canal de comunicaci ón 3

4 Arquitectura del agente-termostato CONTROL SENSORES (temperatura,estado) EFECTORES (enciende, apaga,media,pregunta) Control del termostato 4

5 Comunicaciones entre agentes temp1 Agente Termostato 1 Agente Termostato 2 temp 3 temp2 temp 5 temp 4 Agente Termostato 3 Agente Termostato 4 El entorno! El entorno es la propia habitación y lo que se pretende controlar es su temperatura! La temperatura responde al siguiente modelo:! Variables del entorno:! Temperatura del ambiente: la temperatura actual! Grado de enfriamiento del ambiente: en cada instante de simulación, cuánto se enfrían todas las celdas? 5

6 Calculando la temperatura en cada paso de simulación! Simular el flujo de calor! Se enfría cada X segundos toda la habitación! La temperatura final se calcula usando la media enfría unifórmemente Ambiente Habitación distribuye Parámetros del agente! Estropeado: si el termostato está estropeado o no! Temperatura ideal: la que persigue el agente! Tiempo de polling: cada cuánto se realiza el muestreo! Grado de enfriamiento: Es el número de grados que puede calentar la habitación un termostato, cada vez que se aplica el calor (que es cada vez que se produce un evento de polling y el termostato está encendido)! Radio de acción: se mide en celdas! Limite de apagado: cuando alcanza TI+LA el calefactor se apaga! Posicion x,posición y: la posición del termostato en la habitación 6

7 Actuadores del agente! Enciende: Enciende el termostato (es decir, cambia su estado a encendido)! Apaga: Apaga el termostato! Media: Calcula la media de las temperaturas que le han ido llegando al buffer de recepción de temperaturas.! Pregunta: Pregunta la primera temperatura que le llegó al buffer de recepción de temperaturas. La simulación 7

8 Conclusiones Termostatos! Negativo:! El modelo del entorno es mejorable! La lectura de termperaturas de los agentes no tiene en cuenta la proximidad! Positivo:! Permite manipular con bastantes parámetros en el sistema! Se puede experimentar con distintas configuraciones para ver cómo se comporta! Se consiguió probar la capacidad de ABLE como plataforma QUAKE WARS 8

9 Quake Wars! Beca de Colaboración de Carlos Celorrio ( )! Desarrollado por Carlos Celorrio! Había que generar librerías para! Lanzar batallas de bots! Definir la inteligencia de los bots! El objetivo era crear bots que vivieran en el quake en las QUAKE WARS!!!! Quake, qué es?! Se trata de un juego en primera persona! Hay que matar, básicamente! Existe versión en código abierto (quakeforge), pero requiere los mapas de la version comercial! Siempre se puede usar uno de los editores de mapas disponibles y generar nuestros propios mapas 9

10 Quake! Un bot es un programa que actúa por sí mismo y que interactua con sistemas complejos tal y como lo haría un usuario Cliente Juego MiBot llamadas locales tcp/ip Servidor Juego Quake! El cliente proporciona la interfaz remota de acceso al servidor! Define la percepción del entorno! Define los actuadores del bot! El bot al final define el control del agente y cómo reacciona ante los cambios del entorno! Se pueden conectar tantos bots como tolere la capacidad del servidor 10

11 PrologBot! Un bot que codifica su control en prolog! Aprovechar la capacidad de análisis de lenguaje natural de prolog! Codificar acciones en prolog Arquitectura del bot Control del agente (Prolog) Percepción de mi agente (C++) Actuadores (C++) Cliente Quake (C++) 11

12 Requisitos del prologbot! Las órdenes del bot se codifican en PROLOG! La comunicación con otros bots o con el usuario se hace a través del chat del quake! Se analizan las frases con DCG! El ciclo de actuación del bot debe ser Percibir Pensar Actuar Ejemplo de código para controlar un bot interpreta( X,Y,Z ) --> nombreemisor (Nom),mensAyuda,sitio(X,Y,Z). mensayuda --> [ven],[a]. mensayuda --> [te],[necesito],[en]. mensayuda --> [socorro],[estoy],[en]. sitio(x,y,z) --> [la],[habitacion],[color], { habitacion( COLOR, X,Y,Z) }. sitio(x,y,z) --> [la],[hab],[color], { habitacion( COLOR, X,Y,Z) }. nombreemisor(nom) --> [Nom]. accion(atacar) :- enemigo, not(vidabaja). accion(pedirayuda) :- enemigo, vidabaja. accion(socorrer) :- llamadasocorro, not(enemigo). 12

13 Demo 1: Persiguiendo al zombie Demo2: una pequeña guerra! En un área cerrada aparecen 3 equipos de 3 miembros.! Los bots dentro de un equipo son todos iguales! Los bots empiezan a luchar nada más aparecer 13

14 Conclusiones Quake! Negativo:! El bot lo percive TODO! No hay demasiada estrategia a no ser que se trate de escenarios de gran tamaño Corre, salta y dispara da buenos resultados! Positivo:! Se trata de un juego robusto. Mucha gente ha desarrollado para el! Está disponible en código abierto! Hay disponibles librerias en Internet que facilitan el trabajo Gestión de Proyectos 14

15 Desarrollo de asistentes! Proyecto Eurescom P815: ! Communications Management Process Integration Using Sofware Agents! Se trata de estudiar cómo los agentes pueden ayudar en el desarrollo de proyectos software! Informes de estado del proyecto! Predicción de retrasos! Negociación de deadlines! Implementación basada en CORBA Anexo Prototipo (I)! Entorno de Creación de Servicios (ECS)! Descripción de la herramienta. Creación de servicios para redes inteligentes Gestión de proyectos software Fases Tareas Flujos de trabajo Gestores, desarrolladores y revisores! Limitaciones de la herramienta 15

16 Arquitectura de agentes de interfaz Plataforma de Agentes (FIPA) Software Agent Agent Platform Agent Management System Directory Facilitator Agent Communication Channel ACC Internal Platform Message Transport Arquitectura de agentes de interfaz! Basada en CORBA Nuestra plataforma! Distribución y comunicación entre agentes En vez de ACC Uso de IDL en vez de ACL para soportar las interacciones entre agentes, También para cooperación con sistemas propietarios! Uso de CORBAservices Naming Service en vez de Directory Facilitator Event Service, para comunicación asíncrona! Definición de un Agent Management Service Creación, destrucción, configuración y gestión de agentes 16

17 Arquitectura de agentes de interfaz Plataforma de agentes basada en CORBA Agente Aplicación Agent Manager CORBA Event Service Naming Service Agente Arquitectura de agentes de interfaz Arquitectura de un agente de interfaz Task Manager Agent Management Control layer User Session Management Agent Session Management Other Session Management Session layer Agenda Project Manager Report Manager Domain layer Persistence Service Communication Resources Trace Handler Widgets Resource layer 17

18 Arquitectura de agentes de interfaz Arquitectura de un agente de interfaz! Control Layer! Sincroniza y coordina las actividades de los demás componentes! Session Layer! Gestiona las sesiones de comunicación con otros agentes, con el usuario, o con sistemas propietarios! Domain Layer! Recursos específicos al dominio de aplicación del agente! Resource Layer! Recursos genéricos para cualquier tipo de agente: persistencia, proxies de comunicaciones, ventanas, mecanismos de trazado, etc. Arquitectura de agentes de interfaz Controlador de Sesión Sistema Cognoscitivo Base Conocimiento Memoria de Conocimiento Trabajo Declarativo Espacio Conocimiento Objetivos Resolución Espacio Conocimiento Hechos Dominio Motor de Inferencia Gestor de Eventos (Postman) te.pma.control <<Evento>> <<Objetivo>> te.pma.visual << Objeto Gráfico >> Mailbox Eventos Externos: Aplicación. o Usuario 18

19 Comportamiento del agente Modelo BDI! Modelo cognoscitivo del hombre (Bratman 87)! Creencias (Believes) Deseos (Desires) e Intenciones (Intentions) Creencias Deseos Intencione s! No hay implementaciones estándar! Ventajas: robustez! Inconvenientes: Aprendizaje Comportamiento del agente! Elementos necesarios:! Reglas de comportamiento! Objetivos! Eventos! Espacio de Objetivos! Mejoras aportadas:! Espacio de objetivos! Reestructuración de las reglas de comportamiento! Diseño orientado a objetos de los objetivos 19

20 Comportamiento del agente Objetivos! visión cognoscitiva: deseo! visión procedural: intenciones! ciclo de vida Estado Inicial Pendiente cancelación activación refinamiento Resuelto resolución resolución Resuelto Gestión de fallos Fallado Comportamiento del agente Ejemplo de diseño de Objetivos Objective (from te/behavior) usa RecursiveObjective (from te/behavior) cancel( ) activate( ) handle_failure( ) refine( ) solve( ) handle_failure( ) createobjective( ) createrecursiveobjective( ) Objective_RefreshTask ReportWindow RecursiveObjective_ RefreshTaskReportWindo w 20

21 Comportamiento del agente Espacio de Objetivos! Relación es-subtarea-de! Propagación de la resolución o los fallos en la jerarquía de objetivos! Espacio Y / Espacio O Objective_Control Leyenda Espacio Y Espacio O Objective_ControlBarMe nu RecursiveObjective _RefreshTaskRepo rts RecursiveObjective_ TaskReportArrival Comportamiento del agente Eventos! Externos / Internos! Permiten modelar el mundo real EVENTO S E V E N T O S 21

22 Comportamiento del agente Reglas de comportamiento eventos AND existe el objetivo X en estado Y lanzar una tarea de (Activación / Refinamiento / Resolución / Gestión de fallos)! Ejemplo: (defrule menu_reportgeneration_selection?evento <- (event (classname "event_menu_reportgeneration"))?objetivo <- (objective (classname "recursiveobjective_cbm_projectreport" (OBJECT?obj) (state "PENDING")) => (assert (Task_Activation (target?obj))) (assert (Task_Refinement (target?obj))) (retract?event)) Comportamiento del agente Reglas de tratamiento de tareas! Activación, Refinamiento, Resolución, Gestión de fallos! Ejemplo: Activación (defrule activacion_bajo_nivel?object <- (objective (OBJECT?obj) (state "PENDING"))?tarea_act <- (Task_Activation (target?obj)) => (?obj activate) (?obj setstate "SOLVING") (retract?tarea_act)) 22

23 Comportamiento del agente Reglas de tratamiento de tareas! Activación, Refinamiento, Resolución, Gestión de fallos! Ejemplo: Refinamiento (defrule refinamiento_bajo_nivel?obj_foc <- (objective (OBJECT?obj) (state "SOLVING"))?tarea_ref <- (Task_Refinement (target?obj)) => (?*objectivesspace* refine?obj) (retract?tarea_ref)) Ejemplo de Funcionamiento Enviar el informe Generar Enviar Datos del Informe Obtener recursos Validar el informe Informe Enviado Aceptar 23

24 Prototipo! Objetivo: crear agentes de interfaz para una aplicación ya existente, el ECS (Entorno de Creación de Servicios) de Telefónica I+D! Ayudar en la gestión de proyectos software monitorizando su evolución! Asistentes para gestores: PMA! Asistentes para desarrolladores: PDA! Prototipo desarrollado en dos fases:! Primera fase: PMA y PDA simulado (Julio 1999)! Segunda fase: PMA y PDA, con capacidad de negociación (Noviembre 1999) Prototipo SCE Project Mangmt. (C++/CORBA) Access Session (C++/CORBA) Project Devel. (C++/CORBA) WfMS (C++/CORBA) User Mgr. (C++/CORBA) Tools Mgr. (C++/CORBA) Info. Rep. PDA (Jess & CORBA) Sun SPARC Solaris TPC/IP network PDA (Jess & CORBA) PC/Windows PC/Windows PMA (Jess & CORBA) Portátil/Windows 24

25 Funciones de los agentes de interfaz! PMA:! Generar informes de responsable (1ª fase)! Generar informes del estado del proyecto (1ª fase)! Resumir informes del estado del proyecto (1ª fase)! Capacidad para guardar su estado (1ª fase)! Negociación de plazos de tareas del proyecto (2ª Fase)! PDA:! Colaboración para generar informes de responsable (1ª fase)! Seguimiento de plazos de tareas del proyecto y análisis de acciones a tomar (2ª fase)! Generación de informes de responsable por solicitud del desarrollador o por configuración del agente (2ª fase)! Negociación de plazos para tareas (2ª fase)! Control del estado de las tareas del desarrollador (2ª fase) Diseño (I) jess Espacio de Objetivos, Objetivos, Eventos te.behavior te.comm motorinf Tiene el contexto Utiliz a << Window >> Project Tiene referencias a * Visualizadores te.pma project te.pma.computation al.context Utiliz a Utiliz a 25

26 Diseño (II) te.behavior Event Objective te.pma.control EventMenu EventMenuRepo rtgeneration EventMenuReport GenerationNewReport EventMenuReport GenerationMoreInfo... EventMenu EventMenu EventMenu << Objective >> Objective_Control UserSessionManager Uses te.pma.visual Implementación! Comunicaciones: CORBA! Lenguajes: Java, C++, IDL! Motor de inferencia: Jess! Sistemas Operativos: Windows 95, Solaris! Hardware: PC Pentium 133, PC Portátil Pentium 133, Ultra Sparc WorkStation 26

27 Demo final Complejidad del prototipo! Nº de Objetivos: 17! Nº de Eventos: 9! Reglas de control: 30! Objetos Distribuidos: 4 (ECS, PMA, PDA, Name Server)! Número total de clases 110! 50 % ventanas,! 24 % computacionales! 24 % control! 2 % persistencia 27

28 Conclusiones! Negativo! Aplicación lenta! Desarrollo basado en objetivos no es cómodo, aunque sí robusto! Positivo! Una arquitectura software para agentes permite: Reusabilidad Extensibilidad Mantenimiento! Uso del modelo BDI: Apropiado para agentes de interfaz (modela el tratamiento de eventos)! Integración con aplicaciones propietarias (legacy systems) Notificación de vuelos 28

29 Notificación de vuelos! Proyecto Eurescom P907 ( )! MESSAGE: Methodology for Engineering Systems of Software AGEnts! El proyecto consistía en crear una metodología industrial para el desarrollo de SMA! Como prototipo, Telefonica desarrolló un sistema para notificar cambios en vuelos Arquitectura del sistema Interfaz Usuario Servlet RMI Agente Personal RMI JADE AENA JADE Information Finder JADE 29

30 Vista externa del agente Management Interface Agent Interaction interfaces Interactions with agents AGENT AGENT AGENT AGENT Interactions with users Interactions with resources RESOURCES RESOURC ES RESOURC ES RESOURCES Executes management functions Provide management information Decision & Management Layer (DML) Receives high-level information about the world Perception & Communication Layer (PCL) Guides communications /modify perception Uses resources Orders to execute actions over the world Domain Layer (DL) Receives low-level information about the world Executes communica tive acts Executes actions over the world through resources Resource Layer (RL) Executes actions over the world/send messages to other entities Receive messages from other entities/receive information about the world 30

31 Wants to satisfy Goal Can be satisfied executing Role Task Satisfies Produces Evidence Interaction Satisfies Task Role Wants to satisfy Goal Can be satisfied executing Conclusiones! Negativo! Aplicación más lenta todavía! Desarrollo basado en objetivos es más cómodo que en el P907, pero todavía queda camino! Positivo! Una arquitectura que combina con éxito RMI y JADE! Se trata del prototipo más complejo del P907 31