嵌入式系统/ARM技术中的基于Agent昀集成体系结构的研究与设计

摘要：提出基于Agent的集成体系结构AIA(Architecture of Agent-based Integration)实现中小型企业级应用集成，解决目前集成系统出现的被动、静态和无序状态。关键词：Agent AIA企业级应用集成     随着分布式人工智能(DAI)研究的深入，Agent以及MAS(Muhi Agent system)已经成为研究人员关注的热点。由于Agent具有自主能力、社交能力、反应能力和行为理性等特点．利用它能为建立企业应用集成平台提供一条崭新的途径。本文提出基于Agent的集成体系结构AIA，采用分层的思想，对企业级应用集成平台进行分层，每层均由Agent组 在嵌入式系统和ARM技术领域，基于Agent的集成体系结构的研究与设计是解决企业级应用集成挑战的关键。Agent技术源自分布式人工智能（DAI）的研究，因其自主性、社交性、反应能力和行为理性等特性，成为了构建集成平台的理想选择。本文提出的Architecture of Agent-based Integration（AIA）旨在克服传统集成系统存在的被动、静态和无序问题，适用于中小型企业级应用的集成。 AIA采用了分层设计思想，将集成平台分为三层：界面层、协调层和模型层。这三层结构确保了平台的清晰性、开放性、集成性和灵活性。 1. 界面层由个人助理Agent（AssAgent）构成，它们作为用户与系统交互的接口。AssAgent能根据用户的业务特性和工作习惯进行定制，实现个性化服务。界面层的设计包括对用户行为的研究、AssAgent的学习与训练机制、知识获取策略以及人机交互环境的创建。 2. 协调层由业务处理Agent（BuA）组成，每个BuA对应企业的稳定业务过程或部门。这一层起到了模型层和界面层之间的桥梁作用，接收界面层的指令，协调模型层的Agent工作，以满足用户需求。协调层的设计需考虑企业活动的建模、BuA的层级结构与协调逻辑，以及适应企业流程变化的算法。 3. 模型层是企业数据模型的体现，包含了数据模型Agent（DA）、语义描述Agent（SA）以及“遗产”信息资源（LR）。DA负责构建新的数据模型，SA则作为异质信息资源集成的关键，而LR是企业现有系统的集成部分。模型层的设计核心在于问题域的分析、SA的构建、对象模型向Agent模型的转换。 AIA的三层结构使得集成平台能灵活适应企业的变化需求，提供良好的用户交互体验，同时保证了业务处理的柔性和信息资源的融合。界面层关注用户体验，协调层关注业务流程的动态适应，而模型层则奠定了集成的基础，整合了各类异质信息资源。 基于Agent的AIA架构为嵌入式系统和ARM技术中的企业级应用集成提供了一种创新方法，通过Agent的智能特性，提升了系统的适应性和效率，有效地应对了当前集成系统的局限性。这种集成体系结构的应用，将有助于推动嵌入式系统和ARM技术在企业信息化进程中的发展，促进业务流程的优化和重构。