Введение
Тенденция к развитию концепции Web of Object (WoO) продолжает набирать обороты. С увеличением числа подключенных объектов, призванных облегчить повседневную жизнь, растёт и количество возможных взаимодействий, а также мощность и богатство воображаемых приложений.
Но как создавать подобные приложения универсально? Направление на «объектно-ориентированную» сеть считается перспективным не только для управления объектами, но и для повышения гибкости взаимодействий. В контексте WoO ключевым инструментом становятся веб-сервисы, особенно REST-сервисы.
REST (Representational State Transfer) — это архитектурный стиль построения веб-приложений и сервисов, основанный на существующих веб-протоколах, таких как HTTP. REST-сервисы не хранят состояние сессий и минимизируют связанность компонентов, что облегчает переиспользование компонентов и масштабируемость решений. REST также упрощает обмен данными между машинами по сравнению, например, с SOAP.
Однако, несмотря на преимущества REST, в архитектуре WoO часто не хватает интеллектуальной обработки данных. Наша работа нацелена на устранение этого недостатка путём внедрения Jason-RS — интеграции REST-сервиса с платформой многоагентных интеллектуальных систем Jason.
Что такое Jason-RS?
Jason-RS расширяет возможности BDI-агентов (Belief-Desire-Intention), реализованных на платформе Jason, позволяя публиковать их как REST-сервисы. Jason использует язык AgentSpeak(L) и позволяет моделировать поведение агентов, близкое к человеческому. Благодаря этому, сложные действия — прогнозирование, композиция сервисов, логическое программирование с ограничениями — могут выполняться внутри Jason и доступны как веб-сервисы.
Платформа Jason-RS позволяет подключённым объектам делегировать обработку данных интеллектуальным агентам. Когда поведение объекта меняется, информация передаётся агенту как «восприятие». Агент, в свою очередь, может принять решение или делегировать задачу другим агентам или объектам.
Связанные исследования
REST-сервисы в WoO — это не новая идея. Уже проводились исследования по их использованию для обмена данными между подключёнными объектами. WoO считается подмножеством Интернета вещей (IoT) и строится на существующих стандартах (HTTP, URI, REST). Это облегчает интеграцию IoT в Интернет и создаёт перспективы для Промышленности 4.0.
W3C запустил рабочую группу по Web of Object для стандартизации этой области и борьбы с фрагментацией в IoT. Также предложены новые платформы, упрощающие взаимодействие между разнородными объектами. Например:
Castellani и др. реализовали коммуникацию между объектами с помощью протокола CoAP и сжатия данных с помощью EXI.
EDSOA — асинхронная событийная архитектура, предложенная как основа координации IoT-сервисов.
Решения в сфере здравоохранения включают облачные серверы и сбор данных с гетерогенных устройств для удалённого контроля здоровья.
Однако все эти работы в основном касаются «простых» сервисов. Наша цель — внедрение интеллектуальности через BDI-агентов. Это позволяет выполнять логическую обработку данных, автоматизировать принятие решений и снизить участие человека в оркестровке IoT-сервисов.
Предлагаемая архитектура
Общая структура
В IoT-коммуникациях основным каналом связи служит сеть. Объекты используют различные протоколы: WiFi, Bluetooth, LoRaWAN, ZigBee и другие. Из-за ограниченной памяти и энергии объектов важно передавать большую часть вычислений на внешний сервер.
Центр управления состоит из двух компонентов:
Сервер IoT — централизованная платформа для управления объектами (облако, Big Data).
Сервер Jason-RS — обрабатывает интеллектуальные задачи и взаимодействует с агентами.
Jason выполняет роль решателя сложных задач, включая оптимизацию и логическое рассуждение. Благодаря REST-интерфейсу, можно отправлять данные (POST) и получать решения (GET). Агент, получив восприятие, может изменить своё поведение или делегировать задачу.
Пример взаимодействия включает следующие компоненты:
смартфон
Raspberry Pi
Arduino
серверы Jason-RS и IoT
протоколы: HTTP, LoRaWAN, WiFi
Jason-RS использует неблокирующую архитектуру Java (NIO) для взаимодействия с клиентами без необходимости в тяжеловесных веб-серверах.
Интеллектуальная обработка
Благодаря встраиванию логики первого порядка и правил Хорна, Jason может выступать как интеллектуальный обработчик данных от объектов. Поведение объектов воспринимается агентами как внешние сигналы, на основе которых они принимают решения. Это делает возможным сложное поведенческое моделирование.
Пример применения: управление вывозом отходов
В качестве прикладного сценария рассматривается система оптимизации вывоза отходов. В ней агенты принимают решения о том, какой мусорный транспорт должен выехать, учитывая параметры: время, расстояние, загрузку и стоимость.
Инструменты:
BeC3 — инструмент для оркестровки сервисов и объектов.
Python-совместимый объект — сенсор, посылающий данные через POST в Jason-RS.
Jason-агент — анализирует информацию и принимает оптимальное решение.
Клиент может получить результат через GET-запрос к Jason-RS.
Такой подход позволяет объединить управление IoT-устройствами с логикой, приближённой к человеческому мышлению.
Интеграция интеллектуальных агентов с REST-сервисами не только повышает функциональность подключённых устройств, но и позволяет автоматизировать принятие решений в гетерогенных средах. Сама архитектура Jason-RS строится на идее, что агент может представлять собой сервис, доступный извне, а значит — быть участником распределённой интеллектуальной системы. Такое решение позволяет выполнять не только простые запросы, но и сложные логические операции, характерные для задач в реальных сценариях.
Почему BDI-агенты?
Модель BDI (Belief-Desire-Intention) — это одна из наиболее приближённых к человеческому мышлению моделей агентных систем. В ней агент строит своё поведение на основе:
* знаний о текущем состоянии мира (belief),
* целей, которых нужно достичь (desire),
* и намерений, то есть конкретных планов и действий (intention).
Таким образом, BDI-агенты могут адаптироваться к изменяющейся среде и строить рациональные стратегии поведения. Это особенно актуально для объектов IoT, которые функционируют в нестабильных и разнообразных условиях. Подключение этих агентов через Jason-RS к REST-интерфейсу даёт возможность обрабатывать не только события, но и смыслы — намерения, мотивации, условия.
Поведенческая адаптация и обучение
Одним из важных направлений развития таких платформ, как Jason-RS, является возможность адаптации агентов на основе накопленных восприятий. То есть, в теории возможно интегрировать механизмы машинного обучения, позволяющие агентам улучшать своё поведение со временем. Хотя классическая BDI-модель сама по себе не предполагает обучения, она может быть расширена за счёт внешних компонентов или правил, которые корректируются на основании истории взаимодействий.
Таким образом, появляется возможность создавать не просто интеллектуальные, но и обучающиеся системы, в которых агент может:
* изменять свои цели на основе новых приоритетов,
* оптимизировать выбор планов,
* распознавать неэффективные действия и избегать их в будущем.
Возможности для распределённых интеллектуальных систем
Jason-RS также позволяет создавать распределённые интеллектуальные системы, в которых агенты находятся на разных физических устройствах, но могут взаимодействовать друг с другом через единый протокол REST. Это открывает путь к созданию сложных архитектур:
с иерархией агентов (например, диспетчер — рабочие агенты),
с агентами-специалистами по конкретным задачам (анализ, планирование, мониторинг),
с динамическим перераспределением ролей в зависимости от контекста.
Благодаря REST-интерфейсу эти агенты могут быть связаны с любыми другими веб- или мобильными приложениями, а значит — легко встраиваются в уже существующую цифровую инфраструктуру.
Перспективы и открытые задачи
Несмотря на значительный потенциал архитектуры Jason-RS, существует ряд вызовов и направлений для дальнейших исследований:
Безопасность взаимодействия:поскольку агенты обмениваются важной информацией, необходима надёжная система аутентификации, авторизации и шифрования.
Масштабируемость:увеличение количества агентов может привести к проблемам с производительностью, особенно в системах с ограниченными ресурсами.
Автоматическая генерация планов:на данный момент поведение агента описывается вручную. Разработка средств автоматического построения или адаптации планов сделает систему более гибкой.
Интероперабельность с другими платформами:важно обеспечить совместимость Jason с другими агентными или IoT-платформами (например, JADE, Node-RED и др.).
Тем не менее, уже сейчас архитектура Jason-RS позволяет объединять мощь логического вывода с удобством REST-коммуникаций, создавая гибкие и интеллектуальные решения для разнообразных сфер: от умных домов и здравоохранения до городской инфраструктуры и промышленной автоматизации.