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Software-AgentAls Software-Agent (auch Agent oder Softbot) bezeichnet man ein Computerprogramm, das zu gewissem (wohl spezifiziertem) eigenständigem und eigendynamischem (autonomem) Verhalten fähig ist. Das bedeutet, dass abhängig von verschiedenen Zuständen (Status) ein bestimmter Verarbeitungsvorgang abläuft, ohne dass von außen ein weiteres Startsignal gegeben wird oder während des Vorgangs ein äußerer Steuerungseingriff erfolgt. Definition und GrundlagenLaut Michael Wooldridge[1][2] gibt es keine allgemein anerkannte Definition eines Agenten. Es gibt zwar generelle Zustimmung, dass ein Agent selbstständig (autonom) sein muss, darüber hinaus gibt es aber wenig Einigung. Wooldridge versucht sich dennoch an einer Definition: „Ein Agent ist ein Computersystem, das sich in einer bestimmten Umgebung befindet und welches fähig ist, eigenständige Aktionen in dieser Umgebung durchzuführen, um seine (vorgegebenen) Ziele zu erreichen.“ Die VDI-Richtlinie: VDI/VDE 2653[3] gibt folgende Definition: „Ein technischer Agent ist eine abgrenzbare (Hardware- oder/und Software-) Einheit mit definierten Zielen. Ein technischer Agent ist bestrebt, diese Ziele durch selbstständiges Verhalten zu erreichen und interagiert dabei mit seiner Umgebung und anderen Agenten.“ Die Forschung über Künstliche Intelligenz definiert eine Software als Agenten, wenn sie folgende Eigenschaften besitzt, die den Grad der Autonomie des Programms beschreiben: autonom
kognitiv
kommunikativ
modal adaptiv
aktiv
reaktiv
robust
sozial
Dabei sind gleichzeitige Eingriffe von außen, die die Autonomie einschränken oder die Entscheidungskriterien verändern, nicht ausgeschlossen. Kommt zu den genannten Eigenschaften die Fähigkeit hinzu, selbsttätig den Ausführungsort zu wechseln (zu migrieren), so spricht man von einem mobilen Agenten. Dazu braucht er Fähigkeiten, die ihn zu einer gewissen Anpassung an andere Infrastruktur befähigen. Siehe hierzu Migration (Informationstechnik), das solche Mechanismen seitens eines Menschen beschreibt. Ein Netz aus einer Teilmenge von autonomen Agenten, die miteinander kommunizieren können, nennt man eine Population. Diese Kommunikation wird durch die Dichte und die Verteilung der Agenten sowie deren Gruppierung und die zeitliche Varianz dieser Parameter beeinflusst. EinsatzAgenten werden große Einsatzmöglichkeiten in den Bereichen E-Commerce, Informationsrecherche, Simulation, Erledigen von Routineaufgaben und in autonomen Systemen eingeräumt. Aber auch komplexe Aufgaben, beispielsweise in automatisierten Verhandlungen, können durch Softwareagenten übernommen werden. Im Bereich Simulation gibt es dabei das Spezialgebiet der Multi-Agenten-Simulation bzw. Gruppensimulation mit eigenen Softwareprodukten. Letzteres wird häufig im Spielebereich, aber auch als Anwendung „künstlicher Intelligenz“ in der Arbeitswelt eingesetzt. ImplementierungenEs gibt zahlreiche Implementierungen von Agentenplattformen im wissenschaftlichen Umfeld. Diese haben meist einen speziellen Fokus, zum Beispiel intelligentes Verhalten, Sicherheit, effiziente Migration. Eine ausführliche Übersicht über aktuelle Systeme, welches als Projekt (Co-ordination Action) im Rahmen des sechsten Forschungsrahmenprogramms der Europäischen Kommission gefördert wird, ist AgentLink.org.[4] Unter anderem existiert das umfangreiche, Java-basierte Agentenframework JADE. AgententypenAgententypen unterscheiden sich in der Agentenarchitektur (nicht zu verwechseln mit der Architektur, auf der das Umgebungsprogramm läuft). Unter einer Agentenarchitektur versteht man die Art und Weise, wie die Definition und Verwaltung des Agentenverhaltens erfolgt. Prinzipiell herrscht dabei eine große Begriffsvielfalt, aber die Einteilung in drei weitgehend anerkannte Bereiche ist möglich: Reaktive AgentenReaktive (bzw. subkognitive) Agenten verfügen prinzipiell nicht über eigenes Wissen, sondern agieren nur aufgrund ihrer Wahrnehmungen direkt und ohne Entscheidungsprozess. Folgende Agententypen treten in diesem Zusammenhang öfter auf: Einfach Reaktiver Agent
Beobachtender Agent
Adaptive AgentenAdaptive Agenten verwalten ein Modell der eigenen Prozess- und Parameterstruktur. Diese können der eigenen Vorgeschichte und erkannten oder gemessenen äußeren Bedingungen angepasst werden. Dadurch wird eine adaptive Regelung und damit beispielsweise eine hinsichtlich der Ressourcen optimale Ausführung möglich.[5][6][7] Kognitive AgentenKognitive Agenten verwalten ein Modell ihrer Umwelt in einer eigenen Datenstruktur.[8][9][10] Dadurch wird Planung der Aktionen und schließlich auch zielgerichtetes Handeln möglich. Eine bekannte Unterklasse ist die Agentendefinition in den BDI Agenten durch Angabe der Beliefs, Desires und Intentions. Folgende Agententypen treten in diesem Zusammenhang öfter auf: Zielbasierter Agent
Nutzenbasierter Agent
Siehe auch
Literatur
Weblinks
Einzelnachweise
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