多智能体编程对话管理工具包的评估
摘要：代理人对话推理引擎（ACRE）旨在帮助代理人开发人员改进代理人通信的管理和可靠性。为了评估其有效性，创建了一个问题场景，可以通过测试组的使用和不使用ACRE编写的代码进行比较来评估。 本文描述了评估场景所需满足的要求，以及这些要求如何推动问题的设计。进行了两个实验，使用两组不同的学生进行分析他们的解决方案，分析使用了简单的客观指标和主观分析的组合。分析结果表明，ACRE默认情况下可以避免一些常见问题的发生，这些问题会限制对话处理代码的可靠性和可扩展性。 由于至今为止ACRE仅与Agent Factory多代理框架集成，因此需要验证所识别出的问题不特定于该平台。因此，将使用为Jason平台编写的最佳实践通信代码进行比较，以展示这类系统（如ACRE）的更广泛适用性。
作者：David Lillis, Rem W. Collier and Howell R. Jordan
论文ID：1410.2632
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2014-10-13