Аннотация
Агентно-ориентированные вычисления остаются активно развивающейся областью, целью которой является создание автономных программных и аппаратных сущностей. В течение последних трёх десятилетий было разработано множество специализированных платформ для поддержки таких систем. Некоторые из них были заброшены, другие развиваются до сих пор, а также регулярно появляются новые решения.
В этой работе представлен актуальный обзор существующих агентных платформ с учётом их исторического контекста. Она предназначена в качестве справочного материала для разработчиков, интересующихся построением многоагентных систем. Особое внимание уделяется характеристикам платформ, их текущему статусу (активны или нет), а также их классификации по типу использования: универсальные, специализированные, коммерческие и свободно распространяемые. Также приводятся ссылки на реальные проекты, где были применены эти платформы.
1. Введение
Прошло уже почти десять лет с момента публикации последнего исчерпывающего обзора инструментов разработки многоагентных систем (Bădică и др., 2011). Учитывая, что программные агенты продолжают находить применение в новых отраслях, таких как Интернет вещей, автономный транспорт и интеллектуальные города, необходимость в обновлённом исследовании очевидна.
2. Краткая история развития агентных систем
История агентных систем начинается с семинара по распределённому искусственному интеллекту в MIT в 1980 году. В 1984 году Аксельрод продемонстрировал, как кооперация может возникнуть в результате взаимодействия эгоистичных сущностей, что стало поворотным моментом в развитии теории игр и агентов. В 1985 году была представлена модель акторов, ставшая прообразом агента, а год спустя — архитектура субсумпции от Брукса, отвергшая символический подход к ИИ в пользу реактивного поведения.
В 1990-х начался активный рост интереса к программным агентам. Агентные архитектуры, такие как PRS (система процедурного рассуждения), Touring Machine, InteRRaP, стали фундаментом для первых автономных систем. Появились первые платформы, языки и стандарты: AGENT0, KQML, AgentSpeak, а также язык FIPA ACL для коммуникации агентов. Платформы начали применяться в промышленности, военных симуляторах, экономике и социальных моделированиях.
Особого внимания заслуживает проект AgentLink (1998–2003), продвигавший агентные системы в телекоммуникациях, электронной коммерции и производстве. Современные технологии, такие как 5G и IoT, становятся катализаторами нового витка интереса к агентной парадигме.
3. Области применения агентных систем
Агентные технологии находят широкое применение в различных сферах:
* Социальные симуляции — моделирование эволюции обществ, коррупции, насилия, городского развития;
* Транспорт и мобильность — моделирование автомобильных пробок, выбор маршрутов, поведение пешеходов, эвакуации;
* Робототехника и автономные транспортные средства — беспилотные автомобили, дроны, коллективная робототехника;
* Экология и биология — симуляции климатических изменений, эпидемий, взаимодействий между человеком и природой;
* Экономика и маркетинг — прогнозирование цен, моделирование рынков, стратегии в бизнесе;
* Медицина — управление больницами, индивидуализированное лечение, распределение ресурсов;
* Промышленность и логистика — планирование производства, распределённые фабрики, гибкие производственные линии;
* Облачные и распределённые вычисления — агрегация ресурсов, оптимизация в дата-центрах;
* Игры и кино — анимация толпы, симуляция поведения NPC, применение в игровых движках (например, Unity-ML, Massive);
* Военные симуляции — управление воздушным боем, планирование операций.
Использование специализированных платформ позволяет автоматизировать многие аспекты моделирования, облегчить разработку и сосредоточиться на анализе поведения агентов и решении сложных задач, не поддающихся централизованному подходу.
4. Структура обзора
Дальнейшие разделы исследования классифицируют агентные платформы по их назначению, доступности и степени развития. Обсуждаются как активные, так и устаревшие решения, выделяются коммерческие и открытые платформы. Авторы предоставляют также ссылки на проекты, в которых использовались конкретные платформы, что может помочь в выборе подходящего
Хорошо, продолжаем – оформляем разделы с обзором платформ, классификацией и сравнительным анализом.
5. Обзор ключевых платформ
универсальные платформы
* JADE – одна из наиболее популярных и зрелых Java-платформ для разработки многоагентных систем. Поддерживает стандарты FIPA, простое создание агентов, коммуникацию ACL и жизненный цикл агентов «из коробки». Часто используется и в академических, и в прикладных средах благодаря своей совместимости и обширной документации.
* Jason – реализация языка AgentSpeak (BDD‑модель) с развитой системой планирования и поддержкой многопоточной работы. Удобен для прототипирования агентных архитектур с формализованными правилами поведения.
* Cougaar – масштабируемая корпоративная платформа, ориентированная на распределённые системы (IT, логистика). Предлагает модульный подход, возможность динамического добавления компонентов и поддержки жизненных процессов агентов.
### платформы для моделирования и симуляции
* Repast – мощная библиотека на Java/.NET для агентных симуляций, широко используемая в социальных и экологических моделированиях. Поддерживает интеграцию с ГИС и статистический анализ результатов.
* NetLogo – визуальная и простая в освоении среда, идеальная для разработки моделей на уровне «песочницы». Подходит для студентов и исследователей, демонстрации эффектов эмерджентного поведения.
* MASON – Java-библиотека для масштабируемых симуляций, ориентированная на производительность и гибкость: удобна для больших популяций агентов и распределённых вычислений.
### промышленные и корпоративные решения
* Apache Camel + Spring – комбинация, которая позволяет строить агентоподобные интеграционные решения с маршрутизацией сообщений, трансформацией данных и реактивным поведением. Хотя не названа классическим MAS-фреймворком, она эффективно используется в бизнес-архитектуре.
* Microsoft Orleans – фреймворк на .NET для построения распределённых «акторы-подобных» систем (similar to MAS). Поддерживает виртуальные акторы, облачную масштабируемость и устойчивость.
6. Классификация платформ
Платформы удобно разделить по нескольким важным признакам:
1. Цель использования
* Общего назначения (универсальные): JADE, Jason — универсальны для любых MAS-задач.
* Специализированные: Repast (симулирование социального поведения), Cougaar (распределённые системы).
2. Лицензирование
* Открытые / бесплатные: JADE, Repast, NetLogo.
* Коммерческие или корпоративные: Cougaar (в крупных системах), Orleans (в экосистеме Azure).
3. Текущий статус развития
* Активные проекты: JADE (регулярные обновления), Orleans (поддержка Microsoft).
* Устаревшие или малоподдерживаемые: некоторые версии Repast, устаревшие ветки систем на .NET.
8. Рекомендации
Если вам нужно быстро построить исследовательский прототип или симуляцию — обратите внимание на NetLogo или Repast.
Для более формальных MAS-архитектур с логикой BDI — Jason и JADE подходят лучше.
Для индустриальных решений (IoT, логистика, облачные сервисы) — выбирайте Cougaar или Orleans, в зависимости от технологического стека вашей компании.
9. Заключение
Подборка платформ демонстрирует широкий спектр возможностей: от лёгких визуальных сред до тяжеловесных распределённых фреймворков. В выборе важно ориентироваться на два критерия:
* Тип приложения: исследование, симуляция, промышленная реализация.
* Экосистема: языки, лицензии, масштабируемость, сообщество.