Технология агентов становится сегодня все более актуальной
Кристиан Даннегар определяет агенты как программные объекты, которые выполняют некие упреждающие действия в соответствии с задачами, делегированными человеком

От команд — к функциям, от них — к объектам и далее — к агентам. Именно таким образом, по мнению Кристиана Даннегара из компании Living Systems, развивается технологическая парадигма программного обеспечения, и последней ее реинкарнацией стали интеллектуальные агенты.

Даннегар, который начал работать над технологией агентов пять лет назад, является директором по технологии компании Living Systems, занимающейся созданием на основе технологии агентов систем совместной коммерции (collaborative commerce).

Выступая на состоявшемся недавно в Сингапуре форуме, посвященном интеллектуальным бизнес-агентам, он отметил, что эволюция технологии началась с ориентированных на команды языков второго поколения (2GL) и языка ассемблера, затем были созданы ориентированные на функции языки третьего поколения (3GL) и такие языки программирования, как Си и Паскаль, после чего появились объектно-ориентированные языки C++ и Java. Следующим этапом станет технология «ориентированных на цели» (goal-oriented) агентов.

Даннегар определяет агенты как программные объекты, которые выполняют некие упреждающие действия в соответствии с задачами, делегированными человеком. «Слово ?упреждающие? означает, что агенты должны преследовать определенные цели, а ?делегированные? — что они должны иметь определенные обязанности», — сказал он.

По словам Джемисона Брайана, вице-президента компании Living Systems по развитию бизнеса, технология агентов становится актуальной в тех ситуациях, когда требуется оперативное принятие решений в динамической среде, такой как управление рисками или цепочками поставок, оперативное производство и снабжение.

«Лучше всего эта технология работает в многоуровневой и многоузловой сети реального времени при выполнении критически важных транзакций и бизнес-процессов», — добавил он. В качестве примера Брайан привел компанию 360T, работающую на фондовой бирже. Эта компания применяет агенты для того, чтобы дать дилерам возможность выбрать важные сделки на основе таких параметров, как время, дата доставки, объем и минимальный размер лотов.

«В этом случае агенты не будут автоматически совершать сделку, но предоставят дилеру выбор, выполняя сравнение по параметрам», — объяснил он.

Отчет Timelabs Research Centre, исследовательской организации, занимающейся вопросами телекоммуникаций, информационных технологий, мультимедиа и электронной коммерции, гласит: «Искусная реализация цифровых бизнес-агентов изменит ситуацию на рынке электронной коммерции. Огромный потенциал технологии агентов будет реализован за счет прямого взаимодействия между цифровыми бизнес-агентами. Постоянное взаимодействие приводит к созданию очень сложных и динамичных систем, объединяющих большее число агентов».

Объясняя принцип действия технологии агентов, Даннегар сравнил ее с игрой в футбол, где имеется 22 гетерогенных агента, включая нападающих, вратарей и защитников. В этой противоборствующей, недетерминированной среде каждый игрок играет сам за себя, но все вместе они действуют ради общей цели.

Это устойчивая и развивающаяся среда. Когда одному из игроков предъявлена красная карточка, другие действуют так, чтобы взять на себя выполнение его игровых функций, и при этом им не требуются дополнительные указания.

Что касается применений в контексте корпоративных информационных систем, то здесь развертывание интеллектуальных агентов начинается с определения ролей.

«Ориентированная на агенты архитектура начинает с определения ролей и конфигурации целей, — сказал Даннегар. — Когда мы создаем для компании новую систему, то традиционно анализируем ее с точки зрения объектов. Но в действительности мы должны начинать с целей. Люди всегда стремятся добиться определенных целей. Агенты выполняют определенные действия, и за счет правильного объединения этих действий можно параллельно добиться поставленных целей».

К примеру, основная цель водителя грузовика — доставить товары, а вспомогательные цели — увеличить скорость и выбрать самый короткий маршрут. Затем агент определяет действия, которые необходимы для достижения этих целей.

Подчеркивая различия между возможностями агентов и бизнес-стратегиями системы, Даннегар отметил, что к возможностям агентов относятся базовые функции, такие как каталогизирование и управление пользователями: «Вы можете создать функции, не зная бизнес-логики, а затем объединить эти функции в соответствии с ней».


Перспективы агентов

В отчете Timelabs представлен план развития технологии интеллектуальных агентов

Поколение 1: Shopbot (существует в настоящее время). Shopbot, или «сравнивающие покупатели», — это программы, которые автоматически сравнивают цены, предлагаемые разными поставщиками.

Поколение 2: Pricebot (2002 год). Pricebot, усовершенствованный вариант shopbot, — это программы, позволяющие автоматизировать подготовку договоров с учетом конкретных цен и условий.

Поколение 3: цифровые бизнес-агенты (2004 год). Цифровые агенты могут принимать решения о покупке или продаже от имени человека, действуя в заранее установленных рамках. Они могут автоматически выполнять весь цикл электронной коммерции, от сбора информации до принятия решения о проведении сделки.

Поколение 4: повсеместный цифровой бизнес (2010 год). Широкое применение цифровых бизнес-агентов и распространение мобильных устройств позволит поддерживать постоянный контакт между человеком и цифровыми бизнес-агентами, позволяя в фоновом режиме выполнять такие операции, как, например, покупка продуктов питания.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями