多agent在网络智能答疑系统上的应用

摘 要:随着互联网技术的出现和发展，网络答疑系统也得到了广泛的应用并且取得了较好的教育效果。然而一般网络答疑系统存在智能化程度低，交互性差的问题。智能网络答疑系统是一种以先进的Agent理论为技术基础的答疑系统，具有智能化程度高、交互性高的优势。本文阐述了基于Agent的网络智能答疑系统的构建思路和设计流程。

关 键 词:Agent；智能网络；答疑系统

1 绪论

随着现代通信与信息技术的高速发展, 以网络教育为基础的现代远程教育系统得到了迅猛发展，并且取得了良好的社会效应和教育效应。然而一般的远程教育系统教育方法较为单一，用户和系统之间的交互性较差，用户界面也较为单一。Agent技术提供了一种网络智能程序设计方法，多Agent则放松对集中式、规划、顺序控制的限制，提供了分散控制和并行处理，该技术适用于多用户和并发处理，适用于网络教学系统的开发。基于Agent的智能网络答疑系统能够通过个性化分析准确了解用户学习中的难点重点，并且根据用户个性化信息推导问题的最佳答案。本论文论述了多Agent理论在网络智能答疑系统中的应用。

2 Agent技术概述

Agent技术是人工智能的一种，其概念是由麻省理工学院的著名计算机学家和人工智能学科创始人之一的Minsky首先提出。 Agent可以理解为计算社会中的一些特殊个体，它的体系结构就是用软件或硬件的方式来实现Agent的过程[2]。Agent的基本结构如图1所示[3]。

图1 Agent 基本结构

从图2.1中可知，Agent主要由环境感知模块、执行模块、通讯模块、信息处理模块、决策与智能控制模块以及知识库和任务表组成。环境感知模块、执行模块和通讯模块负责与系统环境和其它Agent 进行交互，任务表为该Agent 所要完成的功能和任务。信息处理模块负责对感知和接收到的信息进行初步地加工、处理和存储，决策与智能控制模块是赋予Agent 智能的关键部件。它运用知识库中的知识对信息处理模块处理所得到的外部环境信息和其它Agent 的通讯信息进行进一步的分析、推理，为进一步的通讯或从任务表中选择适当的任务供执行模块执行做出合理的决策。

3 网络智能答疑结构框图

基于多Agent理论的网络智能答疑系统的功能如下：

（1）用户通过登陆能对学习过程中遇到的问题，运用自然语言进行提问，并可对提问方式进行选择，也可选择系统自动回答的相关参数。

（2）系统可以通过常见问题库、知识库及课件素材库中搜索答案并自动回答用户所提问题，也可以通过e-mail、BBS或留言板等方式使用户的问题得以解答。

（3）系统呈现在用户浏览器上的答案应包括两方面内容：一是多媒体形式的问题解答；二是用户应巩固复习的知识点建议、少量练习题等。

（4）系统能够自动生成和维护常见问题库（FAQ库），并保持其结构良好性，同时还应该支持专任教师用户的人工维护（增加、删除和修改等）。

多Agent系统强调从整体上对多个Agent集体行为的性质进行分析与定义，因此Agent 是能自主学习、适应环境的实体，应用基于多Agent系统的网络教学模式，能克服一般系统的局限和不足，提高了系统的智能性，达到了个性化教育和改善教学效果的目的。基于多Agent思想的智能答疑系统结构框图如图2所示。

图2 答疑系统结构框图

智能答疑系统由接口层、功能实现层和数据服务器三层体系，其中接口层由学员Agent和教师Agent通过Internet与数据服务器进行交互，其中接口可以实现学员以多种方式连接系统并且提问；；功能实现层是整个系统的应用核心，由Agent自主进行学习、自动答疑、自动交互等功能；数据服务器主要是管理用户资料和存放知识库等大型数据，并且数据库Agent可以自动生成和维护常见问题库。

客户端Agent包括学习者、教师和管理员三类用户，每类用户均通过浏览器登录系统, 经过客户端的Agent处理, 与服务器端的Agent进行联系, 并从服务器端取回相应需要的数据。功能实现层就是各个Agent实体进行通信的过程，由Agent自主进行学习、自动答疑、自动交互；数据服务器Agent在接收到学习者Agent的描述后，会自动根据提取的特征词进行数据库匹配。由于一般数据库层所包含的数据量较大，因此必须使用高效快速的搜索算法进行结果匹配，才能满足多用户同时应用的需求。

4 主要Agent设计

在网络智能答疑系统的设计中，根据网络智能答疑系统的功能，把整个系统拆分为多个Agent系统，并且对主要的Agent进行设计。

总体来看，客户端Agent除了用户的权限有区别外，其他行为模型是一致的，在系统收到客户端信息匹配后，由通信层的Agent进行信息的提取、问题分类等工作。对于人机交互界面的Agents,主要功能是对身份信息的识别和提取，首先由系统提示用户输入个人信息，然后由交互界面的Agent进行判断，如果用户信息错误，则转到提示错误界面，如果用户信息正确，则转到系统的下层界面，流程图如图3所示。

图3 Agent 登录流程

通信层Agent包括用户管理Agent，用户模型Agent，答疑Agent，教学管理Agent，答疑信息Agent等Agent组件，分别负责用户管理、用户模型匹配、用户提问处理、答疑系统维护等，以答疑Agent为例进行说明。

在答疑Agent中，用户进入提问后，系统给出提问输入界面，等待用户输入。在用于确定提出来的问题后，点击“提交问题”，此时系统的答疑Agent开始工作，工作原理如图4所示。

图 4 答疑Agent 工作原理

答疑Agent通过与外界的交互感知了解用户的输入动作，得到用户输入的问题，通过目标分解，把用户问题分解为小问题。通过数据库对问题进行匹配，提取出问题的答案等知识信息。然后在输出层对问题整合，并且最终把整合后的信息传递给用户。

5 结论

本文论述了智能答疑系统在网络教育中的重要地位，介绍了Agent系统和主要结构，分析了多Agent系统在网络答疑中的作用，对整个答疑系统的功能及其功能实现进行了论述和剖析，最后结合系统中Agent的功能，分析了Agent的设计思想和设计思路。

参考文献

[1] 绕涛，林育曼.基于Agent技术的智能答疑系统的研究与设计[J].佛山科学技术学院学报，2008.1.1

[2] 李英.多Agent系统及其在预测与智能交通系统中的应用[D].上海：华东理工大学出版社，2004

[3]张浩.Agent技术在网上答疑系统中的应用研究[M].太原理工大学,2008

[4]宋德欣.中学教师远程培训平台的分析与设计[M].华东师范大学，2009