지능형 에이전트 (Intelligent Agents) (Lecture Note #29) Modified from the slides by SciTech Media 지능형 에이전트 (Intelligent Agents) (Lecture Note #29) 인공지능 이복주 단국대학교 컴퓨터공학과

Outline 지능형 에이전트의 정의 에이전트의 역사 지능형 에이전트의 분류 멀티 에이전트 시스템 에이전트의 응용

지능형 에이전트 복잡한 동적인 환경에서 목표 달성을 시도하는 시스템 외부환경, 센서, 행위자들 사이에서 상호 작용 소프트웨어 에이전트 (software agent) 또는 지능형 에이전트 (intelligent agent)로 불림 가상공간 환경에서 특정의 사용자를 돕기 위해서 반복적인 작업들을 자동화 시켜주는 컴퓨터 프로그램 미래의 소프트웨어 산업을 주도할 것 2000년대 초 시장규모가 4.5조원에 이를 것으로 전망

지능형 에이전트의 개요 등장 배경 반도체 기술의 발달로 저가, 고성능의 개인용 컴퓨터 보급 네트워크의 급속한 확산  인터넷 사용인구 확대 동영상과 음성을 지원하는 멀티미디어 기술과 서비스 확산 인터넷, 인트라넷 상의 정보량 폭주  정보범람 (information overload) 검색 엔진 개발 활발  과다한 정보 검색에는 한계 인공지능은 웹서비스를 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 하는 기법을 개발하기 위한 새로운 분야 연구  에이전트 에이전트: 복잡한 유동적인 실세계 환경에서 목표를 달성하려고 센서를 통하여 외부환경을 인지하고 행위자 (actuator)를 사용하여 환경에 영향을 미치는 상호작용의 개체 자율적응 에이전트 (autonomous adaptive agent) 소프트웨어 에이전트 지능형 에이전트 인터페이스 에이전트 에이전트 환경 인지 행동 행위자 센서

지능형 에이전트의 개요 전통적 에이전트 설계 방법 일반 사용자 프로그램의 에이전트화 Oval 시스템: 사용자가 에이전트 행동을 기술하는 규칙을 프로그래밍 사용자가 직접 프로그래밍 함으로 신뢰할 수 있으나, 프로그래밍은 부담 응용문제와 사용자에 대한 지식을 가진 지식공학자가 에이전트 구축 UCEgo 시스템: UNIX 사용 시 실수를 교정하도록 대안 제시 사용자의 프로그래밍 부담은 없다 사용자 개인의 선호도를 만족시키지 못함  신뢰도 떨어짐  기계학습을 이용한 접근법 제안 기계학습을 사용한 접근법 시스템을 적응적으로 변화시켜 동일한 성질의 작업을 효과적으로 수행 사용자의 요구조건, 기능 모두 만족시킴 개별적 차이를 강조한 환경에 유리

지능형 에이전트의 개요 기계학습 동일한 성격의 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 시스템을 적응적으로 변화 1960년대 게임이론에서 출발 1980년대 이후 활발히 연구 기계학습 패러다임 귀납적 학습 (inductive learning) 연역적 학습 (deductive learning) 유전 알고리즘 (genetic algorithm: GA) 연결주의 학습 (connectionism learning) 정보검색 및 정보여과에 응용 불확실성에서 기술된 확률적 방법론 (Bayesian 분류기를 학습알고리즘으로 사용) 기계학습 방법들을 이용한 정보 검색 방법 멀티에이전트 시스템 (multi-agent system: MAS) 출현배경 하나의 에이전트로는 해결하지 못하는 복잡한 문제를 풀기 위하여 여러 에이전트간의 협동이 필요. 문제해결 복잡한 문제를 단순한 문제로 분산 단일 에이전트들이 분산된 문제 해결 이들 결과를 조합

지능형 에이전트의 개요 일상에서 이미 사용중인 에이전트 에이전트 연구추세 MS Office의 워드나 파워포인트의 도우미인 의인화된 캐릭터 엑셀의 차트 마법사인 Wizard Magnet: 스케줄링 및 사용자를 위한 유사 작업들을 자동 분류 Open Sesame: 키보드와 마우스 사용의 반복적인 유형을 관찰함으로써 이를 감시 해주는 학습 에이전트 Beyond Mail: 신규 전자우편에 자동으로 반응하는 법을 배우는 에이전트 IBM사의 Globenet: 주기적으로 인터넷으로 보내져서 IBM 제품에 관한 최근의 뉴스들을 검색하여 고객의 문의사항을 취급하는 직원을 보조하는 탁상용 도우미 에이전트 연구추세 80년대: 분산 AI 연구자들 중심 – 탐색, 학습, 계획 등 90년대 초: 단독형 에이전트 (인공지능 학자) 90년대 중반 이후: 인터넷과 결합한 에이전트 (멀티 에이전트 등)

지능형 에이전트의 정의와 성질 정의 다양하게 정의되고 있음 Negroponte (MIT 미디어 연구소 소장): 에이전트는 사용자의 위임된 권한을 갖는 개인 소프트웨어 도우미 T. Selker (IBM 연구소): 에이전트란 사람이 시간이 있으면 스스로 할 수 있는 일을 하는 방법을 아는 소프트웨어 General Magic사: 네트워크를 이동하도록 발송되는 Telescript 프로그램 기타: 목표를 달성하기 위해 적당한 방법으로 행동하여 환경으로부터 수집된 정보를 활용하여 주어진 임무를 수행하는 소프트웨어 환경의 변화에 자신을 적응 시켜야 함 사용자 에이전트 컴퓨터 환경

에이전트의 다양한 정의들의 공통사항 에이전트의 다양한 정의들의 공통사항 특정한 목적을 위해 사용자를 대신해서 작업을 수행하는 자율적인 프로세스 (autonomous process) 독자적으로 존재하지 않고 어떤 환경의 일부이거나 그 안에서 동작하는 시스템 환경: 운영체제, 네트워크, 게임환경 지식베이스와 추론 기능을 가지며 사용자, 자원 (resource), 다른 에이전트와 정보교환과 통신을 통해 문제해결을 도모 스스로 환경의 변화를 인지하고 그에 대응하는 행동을 취하며, 경험을 바탕으로 학습하는 기능을 가짐 수동적으로 주어진 작업만을 수행하는 것이 아니고, 자신의 목적을 가지고 그 목적 달성을 추구하는 능동적 자세를 가진다.

에이전트(Agent)의 일반적 성질 보통의 소프트웨어와 차별을 주는 특성 자율성 (autonomy): 사람이나 다른 사물의 직접적인 간섭 없이 스스로 판단하여 동작 사회성 (social ability): 에이전트 통신 언어를 사용하여 사람과 다른 에이전트들과 상호 작용 반응성 (reactivity): 실세계, GUI를 경유한 사용자, 다른 에이전트들의 집합, 인터넷 같은 환경을 인지  그 안에서 일어나는 변화에 시간상 적절히 반응 능동성 (proactivity): 단순히 환경에 반응하여 행동하는 것이 아니라 주도권을 가지고 목표 지향적으로 행동 시간 연속성 (temporal continuity): 전면에서 실행하고 이면에서 잠시 휴식하는 연속적으로 수행하는 일종의 데몬(demon) 주어진 입력을 처리하여 결과를 보여주고 종료하는 것이 아님 목표 지향성 (goal-orientedness): 복잡한 고수준 작업처리를 위해 작은 세부 작업으로의 분할, 처리순서의 결정 등을 책임짐

에이전트(Agent)의 일반적 성질 사람 속성을 가지는 강한 의미의 에이전트의 속성 이동성 (mobility): 작업을 현재의 컴퓨터에서 처리하지 않고 다른 컴퓨터로 이동하여 수행함  네트워크 부하를 감소 합리성 (rationality): 목표를 달성하기 위해서 행동(목표 달성을 방해하는 방향으로는 행동하지 않음) 적응성 (adaptability): 사용자의 습관과 작업 방식, 취향에 따라 스스로를 적응시킴 협동성 (collaboration): 복잡한 작업을 수행하기 위해 다른 에이전트, 자원, 사람과 협력적으로 작업처리

에이전트(Agent)의 일반적 성질 에이전트 설계를 위한 정의 이 정의에 포함된 핵심 개념 3가지 에이전트를 설계/제작하기 위해서 융통성 있게 자율적으로 행동할 수 있는 환경에 있는 컴퓨터 시스템 이 정의에 포함된 핵심 개념 3가지 상황성 (situatedness): (사용자가 아닌) 환경내에서 센서로부터 입력을 받고, 특정 방법으로 환경을 변화시키는 행동을 수행함 (cf. MYCIN은 사용자로부터) 자율성 (autonomy): 사람이나 다른 에이전트의 직접적인 간섭 없이 자신의 움직임과 내부 상황을 조절할 수 있는 지각능력을 가짐 전톤적인 소프트웨어 데몬도 자율성을 가지기는 함 유연성 (flexibility): 반응적 (responsive): 환경을 인식하고, 그 환경 안에서 발생하는 변화에 대해 적절한 방법으로 반응함 능동적 (pro-active): 환경에 대한 반응이 기회주의적 목표 지향적인 행동을 취할 수 있어야 하며, 적절한 곳에서 행동을 시작 사회적 (social): 문제를 해결하기 위해서 인간과 다른 에이전트들과 상호 작용함  도움을 주거나 받을 수 있음

에이전트와 객체지향 시스템과 비교 에이전트와 객체지향 시스템과 비교 유사점 행동을 수행할 수 있는 어떤 상태를 캡슐화 (encapsulation), 메소드화하는 계산적인 개체로 정의 메시지 전달방식으로 통신 차이점 에이전트와 객체들의 자율성의 정도 객체는 프로그램 상태 전반에 걸쳐서 제어가 가능하지만, 그것의 행위에 대해서는 제어가 불가능 객체지향 프로그램밍 (OOP) 대 에이전트지향 프로그래밍(AOP) OOP AOP 기본 구성 단위 객체 에이전트 기본 구성단위 상태 정의 파라미터 무제약 믿음, 위임, 능력, 선택 등 계산과정 메시지 전송과 응답 메시지 형태 통지, 요청, 제안, 거절 방법들의 제약조건 없음 정직성, 일관성

Summary 지능형 에이전트의 정의 에이전트의 역사 지능형 에이전트의 분류 멀티 에이전트 시스템 에이전트의 응용

에이전트의 역사 지능형 에이전트 주요 관련 학문 인공지능 (AI), 객체지향 시스템 (Object-Oriented System), 인간과 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interaction: HCI) 인공지능: 최종적으로 지능 가공물을 만드는 것에 관한 것이고, 이런 가공물이 어떠한 환경 속에서 지각하고 행동할 수 있다면 그것을 에이전트라 할 수 있다 70년대 초 인공지능과 관련된 연구 활동 분야 -> 계획(planning) 계획연구: “무엇을 할 것인가” 를 스스로 알아내는 것 주로 행동을 위해 요구 되어진 계획 알고리즘에 관심 집중 1980년대까지 소규모 연구 인공지능 연구자들이 기본적으로 다양하게 다른 지적 활동에 중점을 두는 경향이 있었기 때문

에이전트의 역사 인공지능에서의 에이전트 모델 Newell과 Simon의 물리적 기호 시스템 가설에 근거한 심사숙고형 에이전트 (deliberative agent) 대부분이 여기에 속한다. 특성: 믿음 (belief), 욕망 (desire), 의도 (intention) R. Books의 반응형 에이전트 (reactive agent) 다양한 간단한 행동들의 상호작용으로부터 나타나는 지능적인 행동의 관점 강조 기호주의 표현이나 추론을 사용하지 않는 에이전트 제어 구조인 포함구조 (subsumption archi)를 개발. 상호작용 에이전트 (interacting agent) 다수의 에이전트들간의 조정 (coordination)과 협력 (cooperation) DAI or MAS

에이전트의 역사 인간과 컴퓨터의 상호작용 직접조작 간접조작 사용자가 어떤 작업의 수행을 요구했을 때 오직 요구 받은 작업만 수행하는 컴퓨터 프로그램 간접조작 사용자가 특정한 일을 시키지 않아도 에이전트가 사용자의 행동을 일정기간 동안 관찰하고 그 결과를 기반으로 사용자를 대신하여 작업을 수행. 사용자가 정보를 다루는 형태에 따른 에이전트 역할 이해 (직접/간접 조작)

지능형 에이전트의 분류 지능형 에이전트의 기능과 역할에 따른 분류 학습 에이전트 인터페이스 에이전트 데스크탑 에이전트 인터넷 에이전트 모빌 에이전트 전자 상거래 에이전트

지능형 에이전트의 분류 학습 에이전트 (learning agent) 사용자가 웹 상에서의 수행하는 행동을 관찰하고 어떤 내용에 관심을 가지고 있는지를 판단하여 사용자에게 알맞은 내용을 전달하도록 하는 것 학습과정 사용자에게 제공될 자료들에 대한 정보가 제공될 내용과 함께 자체 데이터 베이스에 저장되어 있어야 한다. 구축된 내용 데이터베이스와 관찰된 사용자 웹 사용 습관을 기초로 데이터 마이닝 사용자의 취향과 관심을 결정. 사용자에게 적합한 내용을 제공. 학습 에이전트 사용의 어려운 점 현재 사이트의 내용을 학습 에이전트를 사용할 수 있는 환경으로 재조정이 필요 브라우저의 쿠키를 활용하거나 회원 등록을 통해 사용자를 확인 해야 하는 과정이 필수적

지능형 에이전트의 분류 협력적 여과와 학습 에이전트 의 비교 학습 에이전트의 기계학습에 따른 분류 협력적 여과 (collaborative filtering) 사용자가 자발적으로 제공한 정보를 사용하여 사용자를 비슷한 선호도를 가진 집단으로 나누어 그 집단 내에서 서로에게 추천하는 것 일정 수 이상의 사용자 필요. 사용자 선호도에 관한 내용을 입력하는 즉시 사용자들에게 맞는 내용을 전달. 학습 에이전트 사용자가 적은 경우에도 적절한 내용 전달. 사용자의 웹에서의 행위를 일정 시간이상 관찰한 이후에야 정보 제공 학습 에이전트의 기계학습에 따른 분류 규칙기반 학습 에이전트 결정트리 (decision tree) 학습 에이전트 신경회로망 학습 에이전트 강화 학습 (reinforcement learning) 에이전트 진화학습 (evolutionary learning) 에이전트 통계적 학습 에이전트

지능형 에이전트의 분류 인터넷 뉴스를 개인별로 학습시켜 주는 웹 학습 에이전트 사용 예 신경회로망과 지능형 에이전트 기술을 사용한 유즈넷 (Usenet) 뉴스그룹 여과 학습 에이전트 특징: 신경망 기술을 여과 알고리즘으로 사용, 정보 여과기능, 개선된 사용자 인터페이스 향상된 검색어 처리 능력, 한글/영문 키워드 검색기능

지능형 에이전트의 분류 인터페이스 에이전트 (interface agent) 사용자 인터페이스 에이전트 (user interface agent) 정의 사용자의 원하는 작업을 찾아내서 이들을 네트워크나 응용 프로그램 안 어디에서든지 실행할 수 있도록 이동시켜준다. 마이크로소프트사의 Bob 에이전트에서 작은 개와 작동 로터스사의 cc:Mail 안에서 메일 조작을 설명하기 위해 사용하는 형태 지니, 의인화된 표현 사용자 인터페이스 능동적: 점차 늘어 가고 있다 수동적: 일반적으로 쓰인다 이유: 인터페이스 문법이나 규칙을 지켜야 하기때문에 프로세스들에게 더 적은 모호성 요구사항 사용자 요구의 자연적 모호성을 명확하게 해석하여 모호하지 않은 문장으로 즉시 프로세스에게 전송 결과를 사용자에 의해 요구되고 이해되어지는 형태로 변환

지능형 에이전트의 분류 사용자 인터페이스 에이전트 개념 인터페이스 에이전트의 예 CMU에서 개발한 WebMate WWW을 탐색하는 사용자를 도와주는 에이전트 사용자 프로파일로부터 기호를 추론하고 현재 페이지에 이어지는 페이지를 오프라인으로 탐색 HTTP 헤더를 여과하여 브라우저와 웹 서버간의 트랜잭션을 기록 쿠키 정보를 여과하여 사용자의 사생활 보호 GIF 파일의 애니매이션을 막아서 탐색 속도를 높여준다

지능형 에이전트의 분류 데스크탑 에이전트 (desktop agent) 데스크탑 에이전트(desktop agent) 정의 PC나 워크스테이션의 운영체제에 상주하면서 국부적으로 실행되는 소프트웨어 에이전트. 분류 운영체제 에이전트 사용자와 운영체제의 본질적인 상호작용을 필요로 하는 사용자 작업들을 수행 예제 (윈도우 시스템 에이전트를 이용한 디스크 검사)

지능형 에이전트의 분류 응용 프로그램 에이전트 응용 프로그램 환경 에이전트 사용자에 의해 부여된 작업을 자동적으로 응용 프로그램 내에서 수행 예제 (엑셀 차트 마법사) 응용 프로그램 환경 에이전트 사용자를 대신해서 응용 프로그램 환경에서 작업을 수행 예제: Office Wizard (사용자에 의해 부과된 작업을 응용 프로그램 환경에서 자동적으로 수행한다)

지능형 에이전트의 분류 인터넷 에이전트 (internet agent) 서버에 상주하면서 사용자와 직접적인 상호작용 없이 사용자를 대신해서 작업을 수행하도록 인터넷상에서 분산된 온라인 정보를 접근하는 프로그램 기능에 따른 분류 웹 검색 에이전트 (web search agent): 사용자를 대신해서 탐색 결과를 제공하기위해 웹 공간을 순회하는 로봇 에이전트를 채용 정보여과 에이전트 (information filtering agent): 사용자의 개인적 취향에 따라 인터넷상에 있는 정보를 여과 고지 에이전트 (notification agent): 개인적으로 중요한 사건이 발생하면 이를 사용자에게 알린다

지능형 에이전트의 분류 웹 검색 에이전트(web search agent) 대표적 검색 엔진: Yahoo, Lycos, Infoseek, Alta Vista, 심마니, Empas 사용자가 키워드 중심의 질의어를 검색 엔진으로 전송 질의어에 부합되는 URL들의 리스트가 반환 검색엔진의 성능평가 정확도 (precision): 반환된 전체 문서에 대한 질의와 연관된 문서의 비율 조회율 (recall): 전체 문서 수에 대한 질의어에 의해 반환된 전체 연관 문서들의 비율

지능형 에이전트의 분류 검색엔진의 구조도

지능형 에이전트의 분류 예제) 인터넷 정보검색 에이전트 워싱턴주립대학에서 개발한 Softbot

지능형 에이전트의 분류 모빌 에이전트 (mobile agent) 클라이언트 컴퓨터로부터 원격 실행을 위해 다양한 서버들로 자기자신을 이동시킬 수 있는 소프트웨어 에이전트 특징 온라인 작업을 줄여서 네트워크 부하를 감소 위치에 무관한 통신은 분산 시스템 기술을 향상 단점 : 보안 취약 모빌 에이전트 기술의 주요 요소 에이전트들이 프로그램 되는 언어 인터프리터 엔진들이 다른 컴퓨터 상에 상주하도록 허용하는 통신 프로토콜 필요 인증 (authentication), 보안 (security), 사생활보호 (privacy), 책임 (responsibility)

지능형 에이전트의 분류 클라이언트/서버모델과 모빌 에이전트 모델 비교 클라이언트/서버 모델 모빌 에이전트 데이터를 프로그램 소스에 적재. 모빌 에이전트 개발자에게 프로그램을 데이터 소스에 적재할 수 있는 융통성을 제공

지능형 에이전트의 분류 모빌 에이전트의 예 IBM 도쿄 연구소에서 개발한 모빌 에이전트 개발툴 Aglet. ASDK (Aglets Software Development KIT): 자바로 모빌 인터넷 에이전트를 프로그래밍하기 위한 개발 환경. ASDK의 Tahiti 프로그램의 실행 예 IBM Aglet을 활용하여 메시지 전송을 실행한 예

지능형 에이전트의 분류 전자 상거래 에이전트 (electronic commerce agent) 전자 상거래 에이전트 역할 사용자를 대신해서 쇼핑을 가서 제품 사양을 얻어 오며 사양에 만족하는 구매 추천 목록을 반환 상품이나 서비스 판매를 제공함으로써 판매자들을 대신한 점원의 역할 고객 상담 Ex) 가격 비교 검색 엔진: BargainFinder, Jango, 야비스 (www.yavis.com) 한국 대표적 예: 사용자가 원하는 상품에 대해서 최저가의 판매자를 탐색하여 추천하는 서비스 가격 비교 에이전트 Anderson Consulting사에서 개발한 BargainFinder Excite's Jango 문제점: 가격 이외의 조건에서 우위를 점하는 사이트의 반발 및 접속 제한

지능형 에이전트의 분류 전자 상거래 에이전트 실행 예 가격비교 에이전트 www.yavis.com 야비스의 실시간 음반 검색 결과

멀티에이전트 시스템 (MAS) 멀티 에이전트 시스템 분산 인공지능 (Distributed Artificial Intelligence: DAI) 복잡한 문제를 여러 개의 작은 부 문제로 분할한 후, 개별 문제의 해를 구하고 이들을 결합시켜 최종적으로 문제를 푸는 메커니즘 분산 문제해결 (Distributed Problem Solving: DPS) 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부 문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 비일관성(inconsistency)를 해결하면서 최종 해를 구하는 방식 협력 분산형 문제해결 (Cooperative Distributed Problem Solving: CDPS) 임기응변적으로 대응하면서 문제 해결을 지원하기 위해 에이전트들은 상황이 변함에 따라 다른 에이전트들과 대화와 협력하기 위한 행위나 전략을 취하면서 문제를 해결 상호 협력형 분산문제해결 기법 FA/C (functionally-accurate cooperative) 패러다임 부 문제들간에 상호종속성 (interdependency)이 문제를 효율적으로 해결하도록 에이전트들을 자극하여 국부 정보를 증대시켜 전체 문제해결 활동에 필요한 정보를 주고받도록 한다.

멀티에이전트 시스템 (MAS) 멀티 에이전트 시스템의 특징 각 에이전트는 불확실한 정보 또는 문제 풀이 능력을 가지므로 제한된 견해를 갖는다. 전체 시스템의 포괄적인 제어 기능이 없다. 데이터는 분산되어 있고, 계산은 비동기식으로 이루어진다. 멀티 에이전트는 자신이 존재하는 시스템이나 자신의 보다 나은 목표 달성을 위해 상호작용하고 에이전트들 사이의 상호 작용들이 서로 조화되도록 대화한다 대화 (communication): 에이전트들이 그들의 행동이나 행위를 조정 조정 (coordination): 공유 환경에서 활동하는 에이전트들이 갖는 중요한 성질로서 에이전트들을 중재하는 기능 조정의 정도: 에이전트들이 자원 경쟁을 줄이고, 교착상태를 피하며, 안전성을 유지함으로써 이질적인 활동을 피하는 정도이다. 협력 (cooperation): 비적대적인 에이전트들간의 조정 타협 (negotiation): 경쟁적이거나 이기적인 에이전트들 사이의 조정

멀티에이전트 시스템 (MAS) 그림 12.14 멀티에이전트 시스템에서 조정 기법 분류

멀티에이전트 시스템 (MAS) 멀티 에이전트 조정기법에는 일련의 메시지를 교환하는 상호작용 프로토콜이 필수적 상호작용 프로토콜 (interaction protocol)의 종류 조정 프로토콜 (coordination protocol) 제한된 자원을 갖는 환경에서 에이전트들은 그들 자신의 관심사를 증대시키거나 그룹의 목표를 달성하기 위해 서로의 활동을 조정해야 할 때 사용 예) 다른 에이전트에게 시간적으로 적절한 정보를 제공, 에이전트 행동의 동기화 협력 프로토콜 (cooperation protocol) 작업을 분할하고 이를 에이전트들에게 분배할 때 사용 예) 능력이 떨어지는 에이전트와 복잡한 문제를 해결하는 경우 계약망 프로토콜 (contract net protocol) 분할된 작업을 분배할 때 사용, 비즈니스 세계의 메커니즘을 모델링한 프로토콜 예) 멀티에이전트를 이용한 전자상거래 흑판 시스템 (blackboard system) 흑판은 에이전트들 사이에 사건, 자료, 작업 등을 공유하는 하나의 매개체 예) 멀티에이전트 시스템의 고유 개념인 DPS에서 사용된 개념 타협 프로토콜 (negotiation protocol) 다른 목표를 갖는 에이전트들 사이에 빈번하게 일어나는 상호 작용이 요구될 때 사용 타협 : 두 개 이상의 에이전트들에 의해 결합 판단이 이루어지는 과정 예) 목적이 서로 상반되는 관계에 적용

멀티에이전트 시스템 (MAS) 계약망 프로토콜(contract net protocol)의 진행과정 계약망 프로토콜을 사용한 작업 처리 과정

멀티에이전트 시스템 응용 멀티 에이전트 시스템 응용 적용분야 복잡한 문제를 해결하기 위해 에이전트 설계, 자원할당, 작업 분할 및 업무 분담 같은 기능이 필요한 모든 분야 에이전트 그룹의 계획들 사이의 충돌문제를 해결하기 위한 응용 항공 교통 제어(air traffic control) 분야를 위한 협력 전략 공정 제어기 분야 ARCHON 멀티에이전트 시스템을 개발하기 위한 소프트웨어 플랫폼 전기 전송 관리나 발전소의 입자 가속 제어 등에 적용된 가장 초기에 현장 배치된 멀티에이전트 시스템 에이전트 팀 협력 군사훈련, 로보컵 축구, 인터넷상의 다자간 오락 등등

멀티에이전트 시스템 응용 정보시장 (information marketplace)에서 멀티 에이전트 개념을 활용하는 실례 BIG (resource-Bounded Information Gathering): UMASS’s MAS lab. 작업 스케줄링, 계획, 문서처리, 그리고 해석적 문제해결 등 인공지능의 다양한 기술들을 통합하여 인간 정보 수집자의 역할을 수행할 수 있는 정보 수집 에이전트 BIG 에이전트 구조 및 실행 시나리오

에이전트 응용 에이전트 응용 에이전트 기술의 적용 분야 에이전트 상용화의 한계 제조업, 공정 제어, 정보통신, 항공 운항 관제, 교통 및 운송관리 비교적 작은 틈새에서 작동되는 시스템 정보검색 및 여과, 정보 수집 및 통합 등 정보관리 전자 상거래와 비즈니스 프로세스 제어를 포함 컴퓨터 게임, 인간과 컴퓨터간의 대화식 극장 3차원 가상 현실 분야 건강 산업 (환자 감시와 건강 보조 분야) 에이전트 상용화의 한계 지능형 에이전트 시스템을 설계하고 구축하려면 전문적인 소프트웨어 기술자가 많이 필요 에이전트 기술을 광범위하게 채용하기위한 기술적 문제 멀티 에이전트 시스템 응용 제품을 정확히 특징짓고 그들의 구조들을 조립할 수 있는 체계적인 방법을 사용할 수 있는 설계자 부족 유용한 에이전트 시스템 개발 도구가 부족