基于多Agent的智能网络答疑系统的研究与设计

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摘要：随着网络技术的快速发展，网络教学系统的应用也日益普及，但是目前网络教学系统存在交互性差，各型功能弱的问题。针对此问题，该文描述了一种基于多agent理论的智能网络答疑系统的设计和实现，该系统功能强大，交互性强，界面友好，接口丰富，并且能够根据用户水平高低制定合理的问题答案，经使用验证该系统具有良好的教学效益。

关键词： 智能答疑；多Agent；智能体

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)31-pppp-0c

1 研究背景

Internet和WWW技术的迅猛发展给传统的网络教学、学习和答疑模式带来了新的思路和方法，基于Internet和WWW技术的教学系统已经广泛应用并且取得了良好的教学效果。然而，传统的网络教学系统存在交互手段缺乏，智能性较低，针对用户水平的个性化帮助和辅导较少的问题，难以制定针对个人的教学方法。Agent是一种网络智能算法，多Agent则是由多个Agent组成的系统，多Agent具有分散控制、并行处理等特点，适用于多用户和并发处理，适用于网络教学系统的开发。本文论述了基于多Agent的智能网络学习系统的设计和实现。

2 Agent技术概述

Agent技术也称技术，从广义上来说，包括具有智能的任何实体，如人类、智能硬件、智能软件等。Agent定义可以分为软件Agent和硬件Agent定义，其中软件Agent是指执行用户任务，具有一定的人工智能，可以与环境相互作用自主完成任务的软件程序。硬件Agent是指可以从环境中获得反映环境中所发生事件的数据，执行相关影响的行为主体。

智能Agent技术能够用户完成某项任务，并且不断积累知识和经验，提高问题处理能力。总体来说，智能Agent有以下四个方面的特性：

1）自主性：Agent具有属于自身的计算资源和行为控制机制，能够在其他Agent干涉的情况下自动运行，并且自身具有学习功能，能根据自身内部状态、感知到的外界环境信息和本身已有的经验知识决定和控制自身的状态和行为。

2）自发性：Agent的行为总是为了实现内在目标，自主的产生主动的行为对环境做出反应。

3）反应性：Agent能够探测并感知所处的外界环境，并且能对相关事件的发生自主作出反应。

4）社会性：Agent处于由多个Agent构成的社会环境中，能够与其他Agent进行交互和通讯，实现与其他Agent的合作和协调，并且共享其他Agent的知识 。

Agent一般由感知模块、执行模块、通讯模块、处理模块、控制模块、知识库和任务表组成。其中感知模块、执行模块和通讯模块与其他的Agent和外界环境交互，处理模块对感知和接收到的信息进行加工、处理和存储，控制模块对接收到的信息进行分析、推理并做出决策。

多Agent系统是指由多个Agent组成的松散的联邦，所有Agent成员的活动均是自制的和独立的，其他Agent成员也不限制他的目标和行为。每个Agent对于所要完成的任务具有不完全的信息或能力，任务的执行和计算是异步的。可以看出，单个Agent的功能并不强大，但是一旦通过适当的体系结构把Agent组织起来构成多Agent系统，系统就具有很强的求解能力，能够处理一些复杂的问题。

3 答疑系统模型

3.1 系统的主要功能

智能网络答疑系统的关键在于能够对提问用户进行个性化分析，根据个性化分析的结果搜索用户提问的答案，并且以多媒体的形式显示问题答案。系统同时具有自学习功能，可以根据用户的新问题和补充的系统的知识库，具有自学习功能。答疑系统的主要功能如下。

1）用户可以选择同步提问和异步提问等提问方式，也可选择系统自动回答，在登陆后向系统提问。

2）系统可以以多种方式回答用户问题，既可以通过知识库、问题库、课件库搜素答案并自动回答用户问题，也可通过BBS，e-mail或留言板回答用户提问。

3）系统在搜索完用户问题答案之后，在用户浏览器上显示的答案即包括多媒体形式（图文并茂）的问题解答，又包括用户应巩固复习的知识点建议、少量练习题等。

4）系统能够根据用户的提问自动生成以及维护常见数据库，保持结构良好性，同时支持教师等高级别用户的人工维护操作，比如增加、删除和修改。

3.2 智能答疑系统的组成和关系

智能答疑系统主要包括用户子系统、教师子系统、知识库子系统和答疑子系统组成，系统的基本结构图如图1所示。

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图1答疑系统结构图

各子系统的功能如下：

1）用户子系统：用户子系统搜集用户个性化信息，实现用户的智能化、个性化提问好回答。用户子系统的功能包括用户信息注册，用户个性化信息分析，用户提问整理抽象等。

2）教师子系统：教师子系统用于教师登陆实现指示库的人工维护，包括知识的增加、删除和修改等。

3）知识库子系统：知识库子系统用于系统知识库的保存，维护和扩展。知识库保存的指示分为两个方面，一方面是有关课程的内容，就是课程的知识点、重点和难点，第二个方面是典型例题，例题答案。知识库的维护和扩展是指知识库子系统可以根据用户的提问频率和提问方法不断优化调整知识库的结构，提高频繁提问知识点的权重。

4）答疑子系统：在用户登陆系统并且提问之后，该子系统一方面接受用户提出的问题，另一方接收用户Agent提供的用户子信息，根据用户信息采用对应的推理规则寻求问题的答案。同时，它还可以对问题和答案进行统计和分析，并且把统计结果传递给知识库子系统，知识库子系统可以根据答疑子系统传递过来的信息来维护和优化知识库。

5）接口子系统：接口子系统一方面多种形式接受用户的问题，处理传统的键盘输入之外，还可以通过e-mail、BBS或留言板等方式输入，并且把问题经过整理后传递到答疑子系统。并且根据答疑子系统的回答情况，以多媒体的形式显示问题答案。

3.3 知识库的设计

由于SQL语言风格统一，可以独立完成数据库中全部操作，并且集据定义语言、数据操纵语言、数据控制语言等功能于一体，因此系统知识库采用SQL数据库，在系统的构建中，涉及到的知识库主要有用户信息库、知识试题库和答疑推理库。其中用户信息库用来保存用户的注册信息，存放用户名、口令字和身份信息，由于口令信息并不固定，因此调用用户的个人信息表保存登录时输入的个人信息。注册人员身份包括用户和教师，其中用户个人信息保存于用户表中，教师个人信息保存于教师表中。知识试题库用于存放试题和知识信息，其中知识信息表按照知识章节-课程等进行保存，试题信息按照章节-字符保存并建立索引，并且试题信息表根据用户的提问和教师的解答不断进行自动扩充。答疑推理库保存不同水平的用户的答疑推理需求，从而根据不同的用户制定个性化的答疑推理方法。

4 基于多Agent的网络智能系统的开发和实现

4.1 多Agent实现

本答疑系统涉及到的Agent的包括用户Agent、教师Agent、答疑Agent，接口Agent组成和推理Agent组成，采用java语言为开发语言，发挥Java的网络化、跨平台和多线程的优势，各的设计入下：

1）用户Agent

功能：提交用户注册信息和用户在提问和使用过程中与本系统交互时产生的个人信息，并且根据个人信息和答疑信息，进行个性化分析，并且把分析结果和用户信息传递给传递到答疑Agent。该Agent的主要接口函数如下：