O documento discute a arquitetura BDI para agentes inteligentes. A arquitetura BDI é inspirada nos estados mentais de crenças, desejos e intenções e representa o processo de raciocínio prático dos agentes. O estado de um agente BDI é representado pela tripla de crenças, desejos e intenções e as funções de revisão de crenças, geração de opções e filtragem determinam como esses estados mentais evoluem ao longo do tempo.

1. Arquiteturas concretas de
Agentes Inteligentes: BDI agents
Nécio de Lima Veras

2. Classificação de Wooldridge
● Logic Based Agents
– As decisões sobre as ações a serem executadas são tomadas com
base em raciocínio lógico (no Russel: agentes baseados em objetivos
e utilidades).
● Reactive Agents
– Não reconhece o ambiente e nem usa o raciocínio lógico. As decisões
sobre as ações a serem executadas são tomadas por meio de um
mapeamento direto entre estado e ação (no Russel: agentes
reflexivos).
● Belief-Desire-Intention Agents
Detalharemos
● Layered Architectures à frente
– As decisões sobre a ação a ser executada são tomadas em vários
níveis de abstração e divididos em camadas, onde cada camada
raciocina sobre o ambiente (também chamado de arquitetura híbrida).

3. Belief-Desire-Intention Agents
● A arquitetura está relacionada com o
entendimento do raciocínio prático;
● O raciocínio prático envolve dois importantes
processos:
– Decidir qual objetivo queremos atingir
(deliberação); e
– Como iremos atingir esse objetivo (means-ends).
● Exemplo...

4. Exemplo de raciocínio lógico
O que fazer depois de ter terminado um curso superior?
Quais opções tenho em função do conhecimento que possuo?
Deve-se tentar entender as opções disponíveis em função do
conhecimento. Podemos chamar isso de CRENÇA.

5. Exemplo de raciocínio lógico
Existirão grupos de alternativas (estados do
mundo) que irão Motivar o agente.
Chamamos isso de DESEJOS.

6. Exemplo de raciocínio lógico
● Dados os grupos de opções (desejos) então deve-se optar por uma
e se comprometer por ela, ou seja, será transformado em
intenção.
– Elas alimentarão o raciocínio lógico futuro do agente.
– O agente deverá designar tempo e esforço para realizar a sua
intenção.
●
Exemplo de intenção: Ingressar na academia. Possíveis ações:
– Inscrever-se em programas de mestrado;
– Persistir!
– Detectadas falhas (não aceitação em várias universidades) então
seria racional aumentar as horas de estudo;
– No entanto, persistir em muitas falhas é irracional.
● Assim, uma intenção está relacionada com crenças sobre o futuro.

7. Intenções e o raciocínio prático
●
Intenções guiam como o raciocínio será atingido (means-ends)
– “Tentar entrar em um programa de mestrado e, caso não consiga, tentar
em outra universidade”;
●
Intenções restringem deliberações futuras
– “Ações conflitantes com minha intenção não devem ser investidas, como
por exemplo, ser rico e ser universitário”;
●
Intenções persistem
– “Não se pode desistir de uma intenção sem uma boa razão para isso. Caso
contrário, jamais uma intenção será atingida”;
●
Intenções influenciam crenças sobre as quais os futuros
raciocínios práticos serão baseados
– “Se a intenção é tornar-se um acadêmico, então deve-se acreditar que em
breve isso será verdade. Se, simultaneamente, acredita-se que nunca será
um acadêmico então o agente está sendo irracional”.

8. Dilema de um agente BDI
● O problema chave do desenho de um raciocínio prático
está no balanceamento pró-ativo entre parar para
reconsiderar suas intenções ou não (de tempos em
tempos);
● Dilema:
– Não parar para reconsiderar suas intenções (bold agents):
● Poderá gerar trabalho inútil, pois ele tentará atingir algo que talvez
nunca possa ser atingido;
– Parar constantemente para reconsiderar suas intenções
(cautious agents):
● Poderá fazer com que ele jamais atinga uma intenção (por conta do
tempo que seria insuficiente);
● Isso será um tradeoff entre grau de comprometimento
e reconsideração do trabalho;

9. λ = Taxa de evolução do mundo
● λ baixo (ambiente não muda rapidamente)
– Os agentes corajosos são mais eficientes, pois eles estarão
sempre ocupados trabalhando nos seus objetivos (e
atingindo suas intenções)
● λ alto (ambientes mudam frequentemente)
– Os agentes cautelosos são normalmente melhores, pois
eles são capazes de reconhecer quando uma intenção
está condenada.
● Podem também tirar vantagens de situações casuais e de novas
oportunidades.
● Lição: diferentes tipos de ambientes requerem
diferentes tipos de estratégias de decisão.
Commitment and effectiveness of situated agents, Kinny e Georgeff (1991)

10. Belief-Desire-Intention Agents
● Dessa forma, esta arquitetura está inspirada
em três estados mentais dos seres humanos:
– Crenças (belief)
● O conhecimento do agente sobre seu ambiente;
– Desejos (desire)
● O estado motivacional do sistema;
– Intenções (intention)
● São as ações que o agente têm realizado em prol das
crenças e desejos.

11. Arquitetura BDI
Revisor de crenças:
Pode determinar um novo conjunto de crenças
Determina o conjunto de opções disponíveis
para os desejos do agente
Representa o processo de deliberação
O conjunto de intenções determina o foco
principal do agente
Diagrama esquemático
da arquitetura BDI

12. Definição formal
● O estado de um agente BDI em um dado
momento é representado pela tripla:
(B, D, I) onde
Bel = conjunto de todas as possíveis crenças
Des = conjunto de todos os possíveis desejos
Int = conjunto de todas as possíveis intenções
● Função de revisão
de crença onde:
P = Percepção atual das propriedades do ambiente.

13. Definição formal
● A função geradora de opções:
– É responsável pelo processo de decisão de como
atingir as intenções (means-ends);
– Deve ser:
● Consistente: qualquer opção gerada deve ser
consistente tanto com a crença atual quanto com a
intenção do momento;
● Oportunista: reconhece vantajosas mudanças
circunstâncias no ambiente que ajudam a encontrar
novos meios de atingir as intenções, ou, a possibilidade
de atingir intenções que não for inatingível.

14. Definição formal
● Função filter:
– Define o processo de deliberação (o que fazer!);
– Cumpre duas regras:
● Retirar quaisquer intenções que já não são mais
atingíveis ou que o custo esperado para atingi-la
ultrapassou o ganho esperado com o sucesso;
● Manter intenções que não foram atingidas e que ainda
são esperadas para contribuir positivamente em um
contexto global;
– Finalmente deve adotar novas intenções, seja para
atingir as existentes ou para criar novas
oportunidades.

15. Definição formal
● Função filter:
– Não deve gerar intenções “do nada”;
– Deve satisfazer:
– A função execute assume simplesmente:
– A função de decisão (ação):

16. O agente BDI em pseudo-código
Pode-se ainda associar prioridade para cada uma das
intenções, indicando grau de importância.

17. Implementações do BDI
● IRMA (Intelligent Resource-bounded Machine
Architecture) (1988)
● PRS (Procedural Reasoning System) (1987)
● dMARS (1993)
– AgentSpeak(L)

18. Referência base
● Wooldridge, M . An Introduction to
MultiAgent Systems. British: Willey
(2002).
Professor Michael Wooldridge
Professor of Computer Science
Senior Research Fellow,
Hertford College
mjw@cs.ox.ac.uk

19. Outras referências
● Girardi, R. Engenharia de Software baseada
em Agentes. Anais do IV Congresso Brasileiro
de Computação. São Luís: 2004.
● Bordini, R. H., Vieira, R. Linguagens de
Programação Orientadas a Agentes: uma
introdução baseada em AgentSpeak(L).
Revista de informática teórica e aplicada:
Porto Alegre. Vol.10, n.1 (2003), p.7-38.