Проблемы мультиагентных систем и возможные пути их решения

В середине 1980-х годов научному и индустриальному сообществу была предложена концепция мультиагентных систем (далее – МАС). Она была высоко оценена, что положило начало множеству научных исследований, в которые было вовлечено достаточно большое количество людей. Это позволило за несколько десятилетий сформировать базовые теоретические основы МАС, различные методологии их проектирования, такие как Gaia [1], MaSE [2], ADELFE [3] и др., а также инструментальные средства их поддержки: agentTool [4], MASDK [5], agentBuilder [6] и ряд других. Активно велись работы по различным моделям агентов: BDI (Belief – Desire – Intention, убеждение – желание – намерение), логические, реактивные, проактивные, самоорганизующиеся, поведенческие и др.

К началу 21-го века была создана общественная организация FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents), на которую возлагались большие надежды в области разработки стандартов для интеллектуальных агентов и МАС. С ее преобразованием в один из комитетов по стандартизации IEEE в 2005 году казалось, что парадигма проектирования сложных адаптивных систем индустриального уровня с использованием мультиагентных

Чернышев Станислав Андреевич кандидат технических наук, доцент кафедры информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет; доцент кафедры прикладной информатики, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, Санкт-Петербург. Сфера научных интересов: имитационное моделирование, мультиагентные системы, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, разработка распределенных систем. Автор более 40 опубликованных научных работ.

технологий займет лидирующие позиции и задаст совершенно новый вектор развития программной инженерии и искусственного интеллекта.

Отчасти это было связано с тем, что МАС как технология показывала зачатки зрелости; особенно привлекательной выглядела сама концепция мультиагентных систем и возможности, которые она открывала. С самых первых дней парадигма МАС была ориентирована на создание сложных адаптивных систем с использованием биологических принципов, где задачи предлагалось решать путем взаимодействия агентов (общение друг с другом), способных к самоорганизации. Другими словами, сложная задача разбивается на ряд простых подзадач, решение которых берут на себя программные автономные агенты, способные работать в различных режимах (параллельно или асинхронно) и взаимодействовать между собой с использованием протокола обмена сообщениями, который напоминает естественный язык. Агенты также могут генерировать некоторые события, оценивать свое состояние, передавать данные в виртуальную среду, синхронизироваться с другими агентами в рамках коллективных действий и др. Такие свойства агентов позволяют при проектировании МАС довольно эффективно решать проблему по взаимодействию множества компонентов программы между собой. Именно поэтому большое количество научных работ посвящены различным способам взаимодействия между программными агентами на основе протоколов и диалогов (вычисление на основе взаимодействий), а их наработки начали использоваться в различных программных архитектурах и технологиях разработки сложных интеллектуальных систем.

В 2005 году были подведены итоги за 20 лет существования и развития парадигмы проектирования МАС и дана оценка ее перспективности [7]. Авторы прогнозировали, что количество индустриальных внедрений МАС до 2015 года увеличится до 250. Но эти прогнозы были сильно преувеличены, так как по итогам анализа, приведенного в работах [8; 9], за этот период было лишь 46 индустриальных внедрений. Несмотря на те преимущества, которыми обладала парадигма МАС, интерес инвесторов и промышленности, ИТ-корпораций к ней охладел, и ее место заняли такие технологии, как сервис и событийно-ориентированная архитектура, ГРИД-вычисления, облачные и туманные вычисления, микросервисы и др.

Некоторые ученые связывают такое положение дел с тем, что технология МАС недостаточно зрелая, приводя в пример то, сколько времени потребовалось объектно-ориентированному программированию до того момента, пока оно не приобрело практическую значимость (чуть более 30 лет). Другие сетуют на слабость существующих методологий проектирования МАС и поддерживающих их инструментов. Третьи заявляют, что пора

Проблемы мультиагентных систем и возможные пути их решения отходить от концепции, что МАС можно использовать в каждой области для сужения предметных областей, где у технологии не будет значимых конкурентов. К таким направлениям относятся сложные, многокритериальные, вычислительно затратные в реальном режиме времени и плохо формализуемые задачи, в решении которых МАС уже показали свои неоспоримые преимущества: извлечение знаний, распознавание образов, управление ресурсами, планирование расписаний и др. [8].

Существующие проблемы

BDI-модель агентов и МАС. Одной из самых первых моделей программного автономного агента была BDI-модель, где поведение агента, его ментальные состояния и распределенное взаимодействие агентов предлагалось описывать в терминах предикатов первого порядка [9]. У каждого агента должны быть убеждения (знания о внешнем мире), цели (состояния, к которым агент должен стремиться), и он должен тем или иным образом реагировать на события, происходящие в окружающем его мире, основываясь на своих убеждениях и целях. Намерения агента могут быть как индивидуальными, так и коллективными (обязательства) и должны быть направлены на достижение целей. Проблема заключается в том, что использование предикатов первого порядка не позволяет описать все возможные случаи языком классической логики, а сама программная реализация агентов на основе BDI-модели настолько сложна и противоречит парадигме МАС (вычисление на основе взаимодействий), что обычные программисты обходили и обходят ее стороной. Так как это была одна из первых работ, то большое количество ученых брали ее за основу при проведении собственных исследований и разработки новых методологий проектирования МАС, которые оказывались еще сложнее в понимании и реализации, чем BDI-модель. Такое положение дел отрицательно сказалось на мультиагентных системах и, как заявлено в работе [8], «затормозило практическое использование МАС технологий как минимум на десятилетие».

Стандарты и деятельность FIPA. С самого первого для существования FIPA в него входили ученные продвигающие BDI-модель, что в целом сказалось на предлагаемых в этих стандартах подходах. Особенно это касается предложенного языка коммуникации между агентами ACL (Agent Communication Language) [11]. Он очень сложен для понимания рядовым программистом и описания сообщений, которые будут использоваться агентами в процессе коммуникации друг с другом. Дополнительно к этому спецификация стандартов FIPA не ориентирована на параллельные вычисления, а это противоречит самой парадигме МАС. Отчасти это связано с тем, что не было более плотного сотрудничества FIPA с индустриальными стейхолдерами.

Как показывает анализ [8], индустриального внедрения удалось добиться МАС, разработчики которых отошли от той модели взаимодействия между агентами, которую предлагает FIPA, и реализовали собственные решения протоколов взаимодействия. С такой же проблемой столкнулся и коллектив под руководством автора при разработке некоторых МАС [12–14], и только отойдя от стандартов FIPA, реализовав собственный протокол взаимодействия между агентами на основе формата JSON и среду выполнения агентов, две из трех работ удалось довести до индустриального внедрения.

Отсутствие промышленных методологий разработки МАС. Существует огромное количество методологий МАС, но практически все они, как и поддерживающие их инструменты, разработаны учеными. Это сказалось на том, что большая часть разработанных за 30 лет методологий не ушла дальше статей, некоторые из них были поддержа- ны инструментарием, но так и не добрались до полноценного применения. Наибольших успехов удалось достичь таким методология, как Gaia, MaSE, ADELFE и др. Они основаны на базе методологии Model-Driven Development (MDD, разработка, управляемая моделями), которая используется при разработке программных продуктов и призвана максимально сократить время, выделяемое разработчиком на кодирование. В основе MDD лежит разработка модели, изначально не привязанной к конкретной платформе или программным инфраструктурам. Модель описывается посредством программного обеспечения, позволяющего абстрагироваться от кодового представления предметной области (например, UML), после чего проходит через этап кодогенерации, и разработчики добавляют код там, где это необходимо, вручную.

Несмотря на наличие многих статей в период с 2005 по 2015 год [8], где в основе предлагаемой методологии проектирования МАС использовалось MDD, они не получили своего последующего развития и применения на практике.

Это связано с недостатками MDD, к которым относятся:

• •    увеличение финансовых затрат из-за необходимости поддерживать и использовать специализированное программное обеспечение;

• •    не все программисты способны вести разработку или имеют необходимый набор знаний для проектирования на основе диаграмм;

• •    в сгенерированном коде может быть огромное количество зависимостей, которые придется удалять вручную или принять решение об их поддержке на всем этапе жизненного цикла ПО.

Дополнительно к недостатку практически всех методологий проектирования МАС можно отнести то, что они были направлены на научное сообщество, а не на разработчиков программного продукта. И так как в основе большинства методологий лежала BDI-модель агента, это в разы усложняло разработку и сопровождение программных инструментов поддержки методологий. Отсюда – сложность их продвижения, отказ сообщества поддерживать инструментарий данных методологий с открытым исходным кодом, вследствие чего наблюдается угасание интереса к самой парадигме МАС. Возможно, это связано также с тем, что за всё время существования методологий МАС не удалось добиться значимых успехов (прорывов) в области индустриального внедрения.

Различное толкование ключевых понятий МАС. В работе [15] обозначен вопрос различного понимания разработчиками и учеными существующих проблем в парадигме МАС, вследствие чего усложняется взаимопонимание между ними, или оно становится полностью невозможным, так как отсутствуют соглашения по основным понятиям в области МАС.

Позиционирование МАС научным сообществом. С самых первых дней появления парадигмы МАС она позиционировалась как некая «серебряная пуля», способная решить все существующие проблемы, которую стоит использовать в любом новом проекте. К сожалению, история IT-индустрии помнит много таких случаев, когда появлялся новый язык программирования или технология, которым все пророчили успех и универсальность применения, но в итоге про них уже давно никто не вспоминает. Обычно такое позиционирование отталкивает разработчиков и заставляет с большей осторожностью и скепсисом смотреть на возможности технологии. Так получилось и с мультиагентными системами. Очень много ниш, которые рассматривались как потенциальные для их применения, были заняты более элегантными, простыми в разработке и сопровождении ин-

Проблемы мультиагентных систем и возможные пути их решения дустриальными решениями (сервис и событийно-ориентированная архитектура, ГРИД-вычисления и др.).

Сложность проектирования и внедрения. Ни одна из существующих методологий проектирования программного обеспечения не сравнится по сложности с проектированием мультиагентных систем. Так, например, при планировании сил и времени на разработку необходимо было в 3–5 раз больше, чем изначально закладывалось [16; 17]. Минимальный срок первого прототипа системы в лучшем случае составляет от 3 до 6 месяцев, а внедрение занимает в несколько раз больше времени, чем было потрачено на разработку. Это связано с тем, что необходимо дополнять онтологию предметной области, отрабатывать правила принятия и согласования решений агентами и, конечно, интегрировать разработанную МАС с информационными системами стейкхолдеров.

Даже если ранее была уже разработана аналогичная мультиагентная система, то из-за специфики бизнес-процессов нового предприятия процесс внедрения занимает обычно значительно больше времени.

К тому же повторный запуск МАС с теми же параметрами и входными данными может дать совсем другой результат. Это связано как с недетерминизмом параллельных асинхронных процессов [8], так и с наличием малых флуктуаций решений или вероятностных механизмов в алгоритме выбора эвристик, которые используются для поиска решения, приближенного к наилучшему из возможных вариантов. Данную проблему можно обойти путем запуска сразу нескольких (10–20) копий МАС с последующим выбором наилучшего решения, которое чаще всего будет постоянным. Но это потребует больше вычислительных ресурсов [18].

Отсутствие базы данных общих программных шаблонов проектирования МАС и их классификации. В том случае, когда стейкхолдер не предъявляет требования к отсутствию зависимостей у разрабатываемого программного продукта от мультиагентных фреймворков или сторонних библиотек, процесс разработки протекает значительно легче и быстрее. Это связано с тем, что фреймворки или среды разработки имитационных моделей уже реализуют необходимый функционал среды запуска агентов, коммуникацию между ними, организацию доступа к ресурсам и др. Среди таких инструментов наиболее выделяются следующие: Jade, Anylogic, Gamma, NetLogo, Repast Symfony. Они же используются и при обучении проектированию мультиагентных систем в большинстве учебных заведениях. К сожалению, эти инструменты «навязывают» свои правила игры разработчику: архитектурный подход, часть готовых решений, сервисов и др. В среднесрочной перспективе в этом нет ничего плохого, но когда стоит задача разработать полноценную мультиагентную систему с нуля без наличия зависимостей от существующих мульти-агентных фреймворков или инструментарий, а также внести фундаментальные (или не очень) изменения в архитектуру существующей системы, у студента, инженера или исследователя наступает ступор, связанный с незнанием подходов и архитектурных паттернов (шаблонов), лежащих в основе мультиагентных фреймворков.

У разработчиков программного обеспечения имеется масса различных шаблонов проектирования: GoF, GRASP и др., что позволяет им не искать каждый раз решение той или иной архитектурной проблемы в процессе проектирования, а адаптировать уже имеющиеся под кодовую базу проекта.

Наличие аналогичной базы по шаблонам проектирования, не привязанных к конкретным предметным областям, которые можно использовать при проектировании МАС лю- бой сложности, и классификация представленных в ней шаблонов позволят разработчикам решать типовые проблемы, возникающие в процессе проектирования и кодирования МАС, а также общаться ученым и инженерам на одном зыке.

Возможные пути решения

Первым делом необходимо избавить парадигму МАС от того, что ее длительное время позиционировали как универсальную технологию, способную решать любые индустриальные задачи, четко обозначив спектр применения технологии. Именно из-за такого изначального отношения ученных только спустя более 30 лет с появления парадигмы МАС начинает формироваться понимание, в каких предметных областях имеются неоспоримые преимущества: интернет вещей, умный дом, извлечение знаний, распознавание образов, управление ресурсами, планирование расписаний и др. Но и здесь не все так хорошо, как хотелось бы, так как многие из этих направлений уже заняты существующими на рынке технологиями, с которыми достаточно сложно конкурировать ввиду их более низкой стоимости и сложности внедрения. Так, например, интересными представляются работы по использованию МАС в аэрокосмической отрасли [19; 20], разрешении сложных конфликтных ситуаций на предприятии [21], адаптивном управлении ресурсами [22], системе «Умный город» [23] и др.

Также необходимо пересмотреть подход к проектированию программной архитектуры агента и мультиагентной системы в целом, не придумывая что-то совершенно новое, а адаптировав актуальные виды архитектур из области программной инженерии, как например: гексагональная, чистая и др.; использовать уже готовые решения: брокеры сообщений (например, Kafka), системы виртуализации и кластеризации, способные ускорить стадию разработки МАС, повысив удобство последующего сопровождения и добавления нового функционала в агенты или саму МАС.

Методология проектирования МАС должна носить гибкий характер, оставляя последнее слово за программным архитектором, задавать общие, абстрактные контуры и направление проектирования МАС, а не конкретные архитектурные решения, которые насколько хорошими бы ни были, всё равно не подойдут для всех предметных областей. Такая методология может быть основана на уже существующих и зарекомендовавших себя методологиях проектирования программных продуктов: Feature-Driven Development (разработка, управляемая функциональностью), Domain-Driven Development (предметно-ориентированное проектирование) или Behavior-Driven Development (разработка через реализацию поведения). Адаптация актуальной в индустрии методологии под задачи проектирования МАС позволит задействовать уже существующий инструментарий поддержки этой методологии, а главное – использовать уже сформированные лучшие практики. Как из мультиагентных систем в свое время было заимствовано много концептуальных идей, которые используются в таких современных технологиях, как сервис и событийно-ориентированная архитектура, ГРИД-вычисления, облачные и туманные вычисления, микросервисы, так ничто не мешает позаимствовать их лучшие практики при проектировании нового поколения МАС. К тому же текущие наработки в генеративных нейронных сетях (GPT-4, LLaMa, Alpaca и др.) позволяют задавать сценарии поведения и реакции на те или иные входные данные при реализации интеллектуальных программных агентов.

Что касается формирования базы шаблонов проектирования и их классификации, то эта работа уже проделана автором [24; 25]. Из более чем 200 шаблонов проектирования,

Проблемы мультиагентных систем и возможные пути их решения представленных в различных источниках, удалось отобрать 60, которые не привязаны ни к одной предметной области и могут быть использованы при проектировании программных автономных агентов и МАС различной сложности, а также предложена их следующая классификация, упрощающая поиск шаблона для решения возникающих проблем в процессе проектирования:

• •    структурные;

• •    поведенческие;

• •    миграционные;

• •    коммуникационные;

• •    архитектурные (системные);

• •    защитные;

• •    когнитивные.

Некоторые из классов шаблонов позволяют ввести в систему дополнительные элементы, расширяющие ее функциональные возможности, в то время как другие направлены на реализацию различных аспектов работы как агента, так и МАС. Из всех предложенных классов шаблонов наиболее выделяются архитектурные (системные), так как они задают различные виды архитектур агентов, мультиагентных систем или элементов, которые закладывают жесткие программные ограничения функционирования разрабатываемой системы или ее частей.

Заключение

Несмотря на то, что за прошедшие 10 лет мультиагентные системы потеряли свои позиции и не упоминались на различных презентациях из-за сложившегося в индустриальной среде отрицательного имиджа, даже если и использовались такими гигантами, как Google, Yandex, IBM, постоянно возрастающая сложность проектируемых систем и тренд на их адаптивность, самоорганизацию и интеллектуализацию заставляет разработчиков программного обеспечения, ученых и инженеров всё чаще обращаться к наработкам в области МАС. Это требует от них определенного набора компетенций в области объектноориентированного программирования, алгоритмов и структур данных, параллельного и асинхронного программирования, шаблонов и принципов проектирования программных продуктов, искусственного интеллекта и др.

Количество индустриальных внедрений МАС постепенно увеличивается, но, конечно, не теми темпами, которые прогнозировались в начале XXI века. В связи с этим перед научным и инженерным сообществом стоят весьма непростые задачи: переосмысление парадигмы мультиагентных систем и ее адаптация к современным реалиям и потребностям бизнеса. Необходимо формализовать описание моделей агентов и МАС, пересмотреть программную архитектуру и подходы к реализации автономных интеллектуальных агентов и мультиагентных систем, по-новому взглянуть на процессы взаимодействия между агентами и предложить более современные способы общения с учетом их распределенной работы, адаптировать современные методологии разработки программных продуктов по потребности МАС, что положительно скажется на привлечении в эту область рядовых разработчиков, так как работать придется с известным инструментарием и стеком технологий, предложить и разработать более современный инструментарий для создания МАС (с использованием больших языковых моделей).

Другими словами, мультиагентные системы как технология прошли период завышенных ожиданий и находятся на ранней стадии преодоления недостатков, когда научное и инженерное сообщество осознает, какие шаги при становлении парадигмы МАС были ошибочны, к каким последствиям они привели и в каком направлении необходимо двигаться для исправления данной ситуации.