This paper presents the AWKWARD agent architecture for the development of agents in Multi-Agent Systems. AWKWARD agents can have their plans re-configured in real time to align with social role requirements under changing environmental and social circumstances. The proposed hybrid architecture makes use of Behaviour Oriented Design (BOD) to develop agents with reactive planning and of the well-established OperA framework to provide organisational, social, and interaction definitions in order to validate and adjust agents' behaviours. Together, OperA and BOD can achieve real-time adjustment of agent plans for evolving social roles, while providing the additional benefit of transparency into the interactions that drive this behavioural change in individual agents. We present this architecture to motivate the bridging between traditional symbolic- and behaviour-based AI communities, where such combined solutions can help MAS researchers in their pursuit of building stronger, more robust intelligent agent teams. We use DOTA2, a game where success is heavily dependent on social interactions, as a medium to demonstrate a sample implementation of our proposed hybrid architecture.


翻译:本文介绍了AWKLAD发展多机构系统代理机构的结构。AWKLAD代理机构可实时调整其计划,以适应不断变化的环境和社会环境下的社会角色要求。拟议的混合结构利用行为导向设计(BOD)开发代理机构,进行反应性规划,并采用成熟的OperA框架,提供组织、社会和互动定义,以验证和调整代理机构的行为。OperA和BOD可以共同实现代理机构计划实时调整,以适应不断变化的社会角色,同时为驱动个人行为变化的相互作用提供更多的透明度好处。我们提出这一结构,以激励传统象征性和基于行为的AI社区之间的沟通,在这些社区中,这种综合解决方案有助于MAS研究人员建立更强大、更强有力的智能代理团队。我们使用DATA2游戏,一个成功在很大程度上取决于社会互动的游戏,作为展示我们拟议混合结构的示范实施方式。

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