个人助手Agent的研究与应用【精选】.doc

O(∩_∩)O 个人助手Agent的研究与应用 　　个人助手Agent是一类典型的应用软件Agent，它通过建立用户的个性化模型，能够代表用户，自主或者半自主地为用户和其他个人助手Agent提供相应的服务。 　　 　　个人助手Agent兴起 　　 　　自20世纪80年代以来，随着计算机技术的普及以及办公自动化的发展，人们越来越多地利用计算机软件系统来处理大量信息和日常事务。到了20世纪90年代中期，网络技术尤其是互联网技术得到迅猛发展，计算机以前所未有的速度在人们的学习、工作和生活中得到迅速推广和应用，这给人们如何有效地使用计算机系统带来了新的挑战。 　　一方面，互联网的迅速增长使用户可以享受互联网上大量、丰富的资源，然而“人找信息”的服务模式却难以满足用户对资源日益增长的需求，如何有效地共享和综合利用互联网上的海量信息资源成为当前一项挑战性的研究工作; 另一方面，业务应用变得更为复杂，在人与计算机的交互过程中，人仍然要处理大量繁琐的工作，需要明确地告诉计算机系统“要做些什么”以及“如何去做”。面对庞大、多样化的业务，用户越来越难以有效地驾驭日益复杂的软件系统。在此背景下，个人助手Agent应运而生。概括起来，个人助手Agent的兴起与发展有以下两方面的因素。 　　第一是应用需求的牵引，这主要表现在三个方面: 　　用户需要在与计算机交互的过程中减轻负担。由于软件系统的日趋复杂，用户需要与计算机进行大量的交互，这极大地增加了用户的负担、降低了用户的工作效率。目前，这些应用主要涉及的领域包括网上信息搜索和过滤、日程安排、会议组织、邮件管理、文档格式转换、旅行规划等。人们急切需要将其中的许多工作交由能够代表用户利益、具有一定智能的软件系统来完成。 　　用户对个性化的需求。相对于海量、无序、不断成长的互联网信息，每个用户真正感兴趣的信息实际非常有限，不同用户的关注内容也有所差别。因此，人们需要一种能够根据用户的特点，自动地组织和调整信息的服务模式。 　　用户对主动化服务的需求。现阶段大部分计算机系统仍然充当人类“佣人”的角色，人们必须明确告诉它们“做什么”和“如何做”，人们期望将来的计算机能够作为人类的“管家”或者“助手”，只需要告知“做什么”，它们就能知道如何去做，甚至能够自发地为用户提供服务。 　　第二是技术发展的牵引，这主要依赖于人工智能和分布式人工智能、软件工程、软件Agent等技术的发展。智能Agent是人工智能和分布式人工智能领域的研究热点，它侧重于研究Agent的认知、学习、理性决策等方面的技术和能力以自主地进行问题求解，进而来支持智能应用系统的构造和实现。为了支持互联网发展所带来的新颖计算模式以及复杂应用系统的开发，许多学者对OO技术和构件技术进行了扩展，并提出了诸如主动对象、主动构件等概念和技术，随之产生了软件Agent技术。软件Agent技术将Agent视为是一种新的概念抽象和计算模型，侧重于研究如何构造具有自主性、反应性和主动性等特征的软件系统。总之，智能Agent技术和软件Agent技术虽然侧重点不同，但均认为Agent是具有自主性、主动性和社会性等特点的计算实体，可有效地适应个人助手软件系统的特点，从而为个人助手软件系统的实现和部署提供技术手段。 　　 　　个人助手Agent的研究现状 　　 　　个人助手Agent的研究大致涉及以下三个子部分的内容: 用户模型、领域模型和交互模型。 　　用户模型 　　用户模型反映了个人助手Agent对用户的“个性化”了解情况。有的实现方法会通过挖掘对话记录集发掘用户的操作习惯，有的通过询问用户获得用户概况数据，有的则通过适应和学习来了解用户的基本知识。从用户信息中构建用户模型是个人助手Agent的核心和关键技术。用户模型的质量直接关系到个性化服务的质量，只有当用户的兴趣、偏好和访问模式等用户信息可以很好地被系统“理解”的时候，才可能实现理想的个性化服务。 　　领域模型 　　领域模型是对应用领域的描述。例如，一个电子邮件过滤Agent可能具有与电子邮件有关的标题、地址、来源等领域模型。领域模型是对领域的抽象表示，通常不会给出领域的所有细节。领域模型一般包括: 服务和功能接口的描述信息、协议规范、使用的领域本体。 　　交互模型 　　交互模型规定了个人助手Agent与用户、其他Agent、软硬件服务和功能的交互规范和基本形式。 　　与用户交互: 一般的做法是在用户和个人助手Agent之间增加一个User Interface Agent，该Agent可以通过图形界面、语音、文本等媒体与用户交互，然后将信息转换成Agent通信语言（如ACL），并发送给个人助手Agent，其过程如图1所示。 　　 　　与软件交互: 在个人助手Agent