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Von der Autonomie zur verteilten Intelligenz

Bevor der Begriff Softwareagent Einzug hielt, beschäftigte sich die frühe Computerforschung mit der Idee autonomer digitaler Einheiten. Dabei handelt es sich um Systeme, die in der Lage sind, unabhängig zu handeln, auf Eingaben zu reagieren und Entscheidungen auf der Grundlage interner Regeln oder Ziele zu treffen. Diese frühen Ideen legten den konzeptionellen Grundstein für das, was später zum Agenten-Paradigma werden sollte. (Einen historischen Überblick finden Sie im Abschnitt Die Entwicklung von Softwareagenten weiter unten in diesem Handbuch.)

Frühe Konzepte von Autonomie

Die Vorstellung von Maschinen oder Programmen, die unabhängig von menschlichen Bedienern agieren, beschäftigt Systemdesigner seit Jahrzehnten. Frühe Arbeiten in den Bereichen Kybernetik, künstliche Intelligenz und Steuerungssysteme untersuchten, wie Software selbstregulierendes Verhalten zeigen, dynamisch auf Veränderungen reagieren und ohne ständige menschliche Überwachung funktionieren kann.

Diese Ideen führten Autonomie als zentrales Merkmal intelligenter Systeme ein und bereiteten die Voraussetzungen für die Entstehung von Software, die entscheiden und handeln konnte, anstatt nur zu reagieren oder auszuführen.

Das Akteurmodell und die asynchrone Ausführung

In den 1970er Jahren bot das Akteurmodell, das in der paper A Universal Modular ACTOR Formalism for Artificial Intelligence (Hewitt et al. 1973) vorgestellt wurde, einen formalen Rahmen für Überlegungen zu dezentraler, nachrichtengesteuerter Berechnung. In diesem Modell sind Akteure unabhängige Einheiten, die ausschließlich durch die Weitergabe asynchroner Nachrichten kommunizieren und skalierbare, gleichzeitige und fehlertolerante Systeme ermöglichen.

Das Akteurmodell betonte drei Hauptmerkmale, die das moderne Agentendesign weiterhin beeinflussen:

Diese Eigenschaften entsprachen den Anforderungen verteilter Systeme und legten die Betriebseigenschaften von Softwareagenten in cloudnativen Umgebungen fest.

Verteilte Intelligenz und Systeme mit mehreren Agenten

Als Computersysteme nach den 1960er Jahren immer stärker miteinander vernetzt wurden, beschäftigten sich Forscher mit verteilter künstlicher Intelligenz (DAI). In diesem Bereich stand die Frage im Mittelpunkt, wie mehrere autonome Einheiten innerhalb eines Systems zusammenarbeiten oder kompetitiv zusammenarbeiten könnten. DAI führte zur Entwicklung von Systemen mit mehreren Agenten, bei denen jeder Akteur lokale Ziele verfolgt, seine eigene Wahrnehmung und Argumentation verfolgt, aber auch in einem breiteren, vernetzten Umfeld tätig ist.

Diese Vision verteilter Intelligenz, bei der die Entscheidungsfindung dezentralisiert ist und neues Verhalten aus der Interaktion der Agenten resultiert, ist nach wie vor von zentraler Bedeutung für die Konzeption und den Aufbau moderner agentenbasierter Systeme.