On the Role of Device Modelling for Autonomous Agent Control

It is becoming widely accepted that neither purely reactive nor purely deliberative control techniques are capable of producing the range of behaviors required of intelligent computational agents in dynamic, unpredictable, multi-agent worlds. This paper presents a new architecture for controlling autonomous agents, building on previous work address ingreactive and deliberative control methods. The proposed multi-layered architecture allows a resource-bounded, goal-directed agent to reason predictively about potential conflicts by constructing causal theories or device models which explain other agents' observed behaviors and hypothesize their intentions and function; at the same time it enables the agent to operate autonomously and to react promptly to changes in its real-time environment. A principal aim of this research is to understand the role different behavioral capabilities play in constraining an agent's function under varying environmental conditions. To this end, an experimental test bed has been constructed comprising a simulated multi-agent world in which a variety of agent configurations and behaviors have been investigated. A number of experimental findings are reported.Il est de plus en plus admis que ni les techniques de contr\uf4le purement r\ue9actives ni celles qui sont purement d\ue9lib\ue9ratives ne peuvent produire l'\ue9ventail de comportements requis des agents computationnels intelligents dans des mondes multi-agent dynamiques et impr\ue9visibles. Cet article pr\ue9sente une nouvelle architecture de contr\uf4le d'agents autonomes et se fonde sur des travaux ant\ue9rieurs portant sur des m\ue9thodes de contr\uf4le r\ue9actives et d\ue9lib\ue9ratives. L'architecture multicouche propos\ue9e permet \ue0 un agent guid\ue9 par les buts et limit\ue9 par les ressources de raisonner de fa\ue7on pr\ue9dictive au sujet des conflits \ue9ventuels en construisant des th\ue9ories causales ou des mod\ue8les de dispositifs qui expliquent les comportements observ\ue9s chez d'autres agents et de faire des hypoth\ue8ses au sujet de leurs buts et intentions; en m\ueame temps, elle permet \ue0 l'agent de fonctionner de fa\ue7on autonome et de r\ue9agir avec promptitude aux changements dans son environnement en temps r\ue9el. L'un des principaux buts de cette recherche est de saisir le r\uf4le jou\ue9 par les diff\ue9rentes capacit\ue9s comportementales dans les contraintes impos\ue9es aux fonctions d'un agent et dans des conditions environnementales variables. \ue0 cette fin, on a \ue9tabli un banc d'essai exp\ue9rimental comprenant un monde multi-agent simul\ue9 dans lequel divers comportements et configurations d'agents sont examin\ue9s. On fait \ue9tat d'un certain nombre de r\ue9sultats exp\ue9rimentaux.NRC publication: Ye