Improvisação tem sido considerada uma característica importante para agentes que pretendem operar de maneira consistente com a situação do momento, exibindo um comportamento credível e interessante. A improvisação deve estar presente tanto nos agentes individuais quanto nas sociedades de agentes. Desta maneira, esta tese irá abordar estes dois aspectos da improvisação. Propomos a visão de que, agentes capazes de realizar improvisação, os agentes improvisacionais, são um tipo de agente deliberativo capaz de solucionar problemas por improvisação. Neste sentido, buscamos identificar dentro de uma arquitetura clássica de agentes deliberativos, a arquitetura BDI (belief-desire-intention), a existência e/ou a possibilidade da inclusão de componentes de improvisação nesta arquitetura. Para resolver problemas complexos, estes agentes precisam estar agrupados em sociedades e estas sociedades, por sua vez, precisam produzir comportamentos coerentes. A coordenação é a área da Inteligência Artificial responsável por este objetivo. Propomos que a coordenação de agentes que improvisam pode ser realizada por meio de um processo de direção improvisacional, no sentido usado no contexto do teatro improvisacional. Ao longo deste documento, iremos mostrar nosso entendimento sobre agentes improvisacionais como agentes deliberativos e coordenação como direção improvisacional. Com isto, defende-se nesta tese que o uso da improvisação em agentes improvisacionais possibilita que os agentes improvisem comportamentos interativos, de maneira coerente, melhorando seu desempenho como solucionadores de problemas, criando e mantendo uma ilusão de vida para os agentes interativos e contribuindo para o aperfeiçoamento dos sistemas multiagentes.

Improvisação tem sido considerada uma característica importante para agentes que pretendem operar de maneira consistente com a situação do momento, exibindo um comportamento credível e interessante. A improvisação deve estar presente tanto nos agentes individuais quanto nas sociedades de agentes. Desta maneira, esta tese irá abordar estes dois aspectos da improvisação. Propomos a visão de que, agentes capazes de realizar improvisação, os agentes improvisacionais, são um tipo de agente deliberativo capaz de solucionar problemas por improvisação. Neste sentido, buscamos identificar dentro de uma arquitetura clássica de agentes deliberativos, a arquitetura BDI (belief-desire-intention), a existência e/ou a possibilidade da inclusão de componentes de improvisação nesta arquitetura. Para resolver problemas complexos, estes agentes precisam estar agrupados em sociedades e estas sociedades, por sua vez, precisam produzir comportamentos coerentes. A coordenação é a área da Inteligência Artificial responsável por este objetivo. Propomos que a coordenação de agentes que improvisam pode ser realizada por meio de um processo de direção improvisacional, no sentido usado no contexto do teatro improvisacional. Ao longo deste documento, iremos mostrar nosso entendimento sobre agentes improvisacionais como agentes deliberativos e coordenação como direção improvisacional. Com isto, defende-se nesta tese que o uso da improvisação em agentes improvisacionais possibilita que os agentes improvisem comportamentos interativos, de maneira coerente, melhorando seu desempenho como solucionadores de problemas, criando e mantendo uma ilusão de vida para os agentes interativos e contribuindo para o aperfeiçoamento dos sistemas multiagentes.

Improvisação tem sido considerada uma característica importante para agentes que pretendem operar de maneira consistente com a situação do momento, exibindo um comportamento credível e interessante. A improvisação deve estar presente tanto nos agentes individuais quanto nas sociedades de agentes. Desta maneira, esta tese irá abordar estes dois aspectos da improvisação. Propomos a visão de que, agentes capazes de realizar improvisação, os agentes improvisacionais, são um tipo de agente deliberativo capaz de solucionar problemas por improvisação. Neste sentido, buscamos identificar dentro de uma arquitetura clássica de agentes deliberativos, a arquitetura BDI (belief-desire-intention), a existência e/ou a possibilidade da inclusão de componentes de improvisação nesta arquitetura. Para resolver problemas complexos, estes agentes precisam estar agrupados em sociedades e estas sociedades, por sua vez, precisam produzir comportamentos coerentes. A coordenação é a área da Inteligência Artificial responsável por este objetivo. Propomos que a coordenação de agentes que improvisam pode ser realizada por meio de um processo de direção improvisacional, no sentido usado no contexto do teatro improvisacional. Ao longo deste documento, iremos mostrar nosso entendimento sobre agentes improvisacionais como agentes deliberativos e coordenação como direção improvisacional. Com isto, defende-se nesta tese que o uso da improvisação em agentes improvisacionais possibilita que os agentes improvisem comportamentos interativos, de maneira coerente, melhorando seu desempenho como solucionadores de problemas, criando e mantendo uma ilusão de vida para os agentes interativos e contribuindo para o aperfeiçoamento dos sistemas multiagentes.

A crescente complexidade das aplicações, a contínua evolução tecnológica e o uso cada vez mais disseminado de redes de computadores têm impulsionado os estudos referentes ao desenvolvimento de sistemas distribuídos. Como estes sistemas não podem ser facilmente desenvolvidos com tecnologias de software tradicionais por causa dos limites destas em lidar com aspectos relacionados, por exemplo, à distribuição e interoperabilidade, a tecnologia baseada em agentes parece ser uma resposta promissora para facilitar o desenvolvimento desses sistemas, pois ela foi planejada para suportar estes aspectos, dentre outros. Portanto, é necessário também que a arquitetura dos ambientes de desenvolvimento de software (ADS) evolua para suportar novas metodologias de desenvolvimento que ofereçam o suporte necessário à construção de softwares complexos, podendo também estar integrada a outras tecnologias como a de agentes. Baseada nesse contexto, essa dissertação tem por objetivo apresentar a especificação de uma arquitetura de um ADS distribuído baseada em agentes (DiSEN – Distributed Software Engineering Environment). Esse ambiente deverá fornecer suporte ao desenvolvimento de software distribuído, podendo estar em locais geograficamente distintos e também os desenvolvedores envolvidos poderão estar trabalhando de forma cooperativa. Na arquitetura proposta podem ser identificadas as seguintes camadas: dinâmica, que será responsável pelo gerenciamento da (re)configuração do ambiente em tempo de execução; aplicação, que terá, entre os elementos constituintes, a MDSODI (Metodologia para Desenvolvimento de Software Distribuído), que leva em consideração algumas características identificadas em sistemas distribuídos, já nas fases iniciais do projeto e o repositório para armazenamento dos dados necessários ao ambiente; e, infra-estrutura, que proverá suporte às tarefas de nomeação, persistência e concorrência e incorporará o canal de comunicação. Para validar o ambiente será realizada uma simulação da comunicação que pode ser necessária entre as partes constituintes do DiSEN, por meio da elaboração de diagramas de use case e de seqüência, conforme a notação MDSODI. Assim, as principais contribuições desse trabalho são: (i) especificação da arquitetura de um ADS distribuído que poderá estar distribuído geograficamente; incorporará a MDSODI; proporcionará desenvolvimento distribuído; possuirá atividades executadas por agentes; (ii) os agentes identificados para o DiSEN deverão ser desenvolvidos obedecendo ao padrão FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents); (iii) a identificação de um elemento que irá oferecer apoio ao trabalho cooperativo, permitindo a integração de profissionais, agentes e artefatos.

O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.

A crescente complexidade das aplicações, a contínua evolução tecnológica e o uso cada vez mais disseminado de redes de computadores têm impulsionado os estudos referentes ao desenvolvimento de sistemas distribuídos. Como estes sistemas não podem ser facilmente desenvolvidos com tecnologias de software tradicionais por causa dos limites destas em lidar com aspectos relacionados, por exemplo, à distribuição e interoperabilidade, a tecnologia baseada em agentes parece ser uma resposta promissora para facilitar o desenvolvimento desses sistemas, pois ela foi planejada para suportar estes aspectos, dentre outros. Portanto, é necessário também que a arquitetura dos ambientes de desenvolvimento de software (ADS) evolua para suportar novas metodologias de desenvolvimento que ofereçam o suporte necessário à construção de softwares complexos, podendo também estar integrada a outras tecnologias como a de agentes. Baseada nesse contexto, essa dissertação tem por objetivo apresentar a especificação de uma arquitetura de um ADS distribuído baseada em agentes (DiSEN – Distributed Software Engineering Environment). Esse ambiente deverá fornecer suporte ao desenvolvimento de software distribuído, podendo estar em locais geograficamente distintos e também os desenvolvedores envolvidos poderão estar trabalhando de forma cooperativa. Na arquitetura proposta podem ser identificadas as seguintes camadas: dinâmica, que será responsável pelo gerenciamento da (re)configuração do ambiente em tempo de execução; aplicação, que terá, entre os elementos constituintes, a MDSODI (Metodologia para Desenvolvimento de Software Distribuído), que leva em consideração algumas características identificadas em sistemas distribuídos, já nas fases iniciais do projeto e o repositório para armazenamento dos dados necessários ao ambiente; e, infra-estrutura, que proverá suporte às tarefas de nomeação, persistência e concorrência e incorporará o canal de comunicação. Para validar o ambiente será realizada uma simulação da comunicação que pode ser necessária entre as partes constituintes do DiSEN, por meio da elaboração de diagramas de use case e de seqüência, conforme a notação MDSODI. Assim, as principais contribuições desse trabalho são: (i) especificação da arquitetura de um ADS distribuído que poderá estar distribuído geograficamente; incorporará a MDSODI; proporcionará desenvolvimento distribuído; possuirá atividades executadas por agentes; (ii) os agentes identificados para o DiSEN deverão ser desenvolvidos obedecendo ao padrão FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents); (iii) a identificação de um elemento que irá oferecer apoio ao trabalho cooperativo, permitindo a integração de profissionais, agentes e artefatos.

A crescente complexidade das aplicações, a contínua evolução tecnológica e o uso cada vez mais disseminado de redes de computadores têm impulsionado os estudos referentes ao desenvolvimento de sistemas distribuídos. Como estes sistemas não podem ser facilmente desenvolvidos com tecnologias de software tradicionais por causa dos limites destas em lidar com aspectos relacionados, por exemplo, à distribuição e interoperabilidade, a tecnologia baseada em agentes parece ser uma resposta promissora para facilitar o desenvolvimento desses sistemas, pois ela foi planejada para suportar estes aspectos, dentre outros. Portanto, é necessário também que a arquitetura dos ambientes de desenvolvimento de software (ADS) evolua para suportar novas metodologias de desenvolvimento que ofereçam o suporte necessário à construção de softwares complexos, podendo também estar integrada a outras tecnologias como a de agentes. Baseada nesse contexto, essa dissertação tem por objetivo apresentar a especificação de uma arquitetura de um ADS distribuído baseada em agentes (DiSEN – Distributed Software Engineering Environment). Esse ambiente deverá fornecer suporte ao desenvolvimento de software distribuído, podendo estar em locais geograficamente distintos e também os desenvolvedores envolvidos poderão estar trabalhando de forma cooperativa. Na arquitetura proposta podem ser identificadas as seguintes camadas: dinâmica, que será responsável pelo gerenciamento da (re)configuração do ambiente em tempo de execução; aplicação, que terá, entre os elementos constituintes, a MDSODI (Metodologia para Desenvolvimento de Software Distribuído), que leva em consideração algumas características identificadas em sistemas distribuídos, já nas fases iniciais do projeto e o repositório para armazenamento dos dados necessários ao ambiente; e, infra-estrutura, que proverá suporte às tarefas de nomeação, persistência e concorrência e incorporará o canal de comunicação. Para validar o ambiente será realizada uma simulação da comunicação que pode ser necessária entre as partes constituintes do DiSEN, por meio da elaboração de diagramas de use case e de seqüência, conforme a notação MDSODI. Assim, as principais contribuições desse trabalho são: (i) especificação da arquitetura de um ADS distribuído que poderá estar distribuído geograficamente; incorporará a MDSODI; proporcionará desenvolvimento distribuído; possuirá atividades executadas por agentes; (ii) os agentes identificados para o DiSEN deverão ser desenvolvidos obedecendo ao padrão FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents); (iii) a identificação de um elemento que irá oferecer apoio ao trabalho cooperativo, permitindo a integração de profissionais, agentes e artefatos.

O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.

O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.

A tecnologia de agentes surge como uma solução que fornece flexibilidade e robustez para lidar com domínios dinâmicos e complexos. Tal flexibilidade pode ser alcançada através da adoção de abordagens já existentes baseadas em agentes, como a arquitetura BDI, que provê agentes com características mentais de crenças, desejos e intenções. Essa arquitetura é altamente personalizável, deixando lacunas a serem preenchidas de acordo com aplicações específicas. Uma dessas lacunas é o algoritmo de seleção de planos, responsável por selecionar um plano para ser executado pelo agente buscando atingir um objetivo, e tendo grande influência no desempenho geral do agente. Grande parte das abordagens existentes requerem considerável esforço para personalização e ajuste a fim de serem utilizadas em aplicações específicas. Nessa dissertação, propomos uma abordagem para seleção de planos apta a aprender quais planos possivelmente terão os melhores resultados, baseando-se no contexto atual e nas preferências do agente. Nossa abordagem é composta por um meta-modelo, que deve ser instanciado a fim de especificar metadados de planos, e uma técnica que usa tais metadados para aprender e predizer resultados da execução destes planos. Avaliamos nossa abordagem experimentalmente e os resultados indicam que ela é efetiva. Adicionalmente, fornecemos uma ferramenta para apoiar o processo de desenvolvimento de agentes de software baseados em nosso trabalho. Essa ferramenta permite que desenvolvedores modelem e gerem código-fonte para agentes BDI com capacidades de aprendizado. Um estudo com usuários foi realizado para avaliar os benefícios de um método de desenvolvimento baseado em agentes BDI auxiliado por ferramenta. Evidências sugerem que nossa ferramenta pode auxiliar desenvolvedores que não sejam especialistas ou que não estejam familiarizados com a tecnologia de agentes. / Agent technology arises as a solution that provides flexibility and robustness to deal with dynamic and complex domains. Such flexibility can be achieved by the adoption of existing agent-based approaches, such as the BDI architecture, which provides agents with the mental attitudes of beliefs, desires and intentions. This architecture is highly customisable, leaving gaps to be fulfilled in particular applications. One of these gaps is the plan selection algorithm that is responsible for selecting a plan to be executed by an agent to achieve a goal, having an important influence on the overall agent performance. Most existing approaches require considerable effort for customisation and adjustment to be used in particular applications. In this dissertation, we propose a plan selection approach that is able to learn plans that provide possibly best outcomes, based on current context and agent’s preferences. Our approach is composed of a meta-model, which must be instantiated to specify plan metadata, and a technique that uses such metadata to learn and predict plan outcomes. We evaluated our approach experimentally, and results indicate it is effective. Additionally, we provide a tool to support the development process of software agents based on our work. This tool allows developers to model and generate source code for BDI agents with learning capabilities. A user study was performed to assess the improvements of a tool-supported BDI-agent-based development method, and evidences suggest that our tool can help developers that are not experts or are unfamiliar with the agent technology.