TeleScript-технология оперирует следующими понятиями: места (places), агенты (agents), перемещения (travels), встречи (meetings), соединения (connections), полномочия (authority) и разрешения (permits). Далее кратко разъясняются перечисленные понятия:

• Места. TeleScript-технология рассматривает компьютерную сеть как множество мест. Место — стационарный процесс на сервере, предлагающий услуги входящему агенту.
• Агенты. Коммуникационное приложение трактуется как набор агентов. Каждый агент занимает конкретное место. Однако, агент может перемещаться от места к месту, и поэтому он может занимать несколько различных мест в одно и то же время. Агентские процедуры выполняются параллельно. В модели электронного рынка на типичном месте постоянно присутствует один, выделенный агент.
• Перемещение. Агенту предоставляется возможность путешествовать с места на место. Перемещение — отличительный признак системы удаленного программирования, оно позволяет агенту получить удаленную услугу и затем вернуться на место его старта. TeleScript позволяет коммуникационному пакету (computer package) — агенту (его процедурам и состоянию) перемещаться между компьютерами. Для перемещения между компьютерами агент выполняет инструкцию go. Инструкция включает ticket — данные о желаемом месте доставки, и других параметрах перемещения. В случае, если перемещение прошло успешно, агент получает уведомление об этом (его следующая инструкция выполняется уже на новом месте). В модели электронного рынка инструкция go позволяет агентам покупателей и продавцов располагать друг друга для более эффективного взаимодействия.
• Встречи. Встреча позволяет агентам вызывать процедуры друг друга. Встречи — это то, что “заставляет” агента перемещаться. Для встречи с расположенным рядом (co-located) агентом, агент выполняет инструкцию meet. Данная инструкция содержит требование (petition) — данные, определяющие агента, который “хочет” встретится и другие параметры встречи. Meet-инструкция позволяет покупателям и продавцам осуществлять транзакции.
• Соединения (пока не реализованы на 1995 год). Они позволяют агентам обмениваться информацией с разных мест. Для соединения агент выполняет connect-инструкцию. Данная инструкция содержит несколько параметров, таких как цель (target) соединения. Connect-инструкция позволяет агентам обмениваться информацией на расстоянии.
• Полномочия. Технология позволяет агенту или месту распознавать полномочия другого агента/места, причем агент или место не могут ни скрывать, ни фальсифицировать свои полномочия. Анонимность исключена. Технологией предусмотрена проверка полномочий при перемещении агента между регионами (network regions) сети — набором мест, расположенных на компьютерах, обладающих одинаковыми полномочиями. Для проверки полномочий агент или место выполняет инструкцию name. Результатом выполнения инструкции является telename — данные, позволяющие распознавать полномочия в рамках региона сети. Данная возможность позволяет защитить агентов и места от проникновения вирусов.
• Разрешения. Технология позволяет управлять назначением полномочий.

Язык программирования позволяет разработчику коммуникационного приложения определять алгоритмы функционирования агентов и данные, переносимые агентами во время перемещения по сети. Язык включает в себя возможности, предлагаемые C и C++. Приложение может быть написано целиком на языке TeleScript, но чаще разработчики поступают иначе: агенты и оболочки мест пишутся с помощью TeleScript, а стационарные части приложения (интерфейсы с пользователем, базами данных и т.д.) — на С или С++.

Telescript обладает следующими характеристиками:

• Полнотой.
• Объектно-ориентированностью.
• Динамичностью (dynamic). Агент может переносить информацию с места на место. Даже если при пересылке объект не известен на месте назначения, его класс следует вместе с ним по сети (код, определение класса).
• Сохранением (persistency). На каждом шаге выполнения агент и переносимая им информация безопасно сохраняется в не-volatile — памяти (постоянной — видимо, служебной памяти интерпретатора). Эта операция позволяет предотвратить крах компьютерной системы.
• Переносимостью и безопасностью. Компьютер выполняет инструкции, составляющие агента не напрямую, а посредством engine-интерпретатора. Агент может выполняться на любом компьютере, на котором инсталлирован интерпретатор.
• Ориентированностью на коммуникации (communication-centric). В язык встроены инструкции, позволяющие агенту просто выполнять сложные сетевые задачи.

                Agent-Tcl. Agent-Tcl — это система мобильных агентов, в которой агенты написаны на Tcl 7.4 и Tk 4.0. Agent-Tcl активно используется в задачах информационного поиска и прикладных программах информационного управления. Agent-Tcl в целом аналогичен языку TeleScript, за исключением того, что Agent-Tcl более облегчен и в настоящее время обеспечивает ограниченную защиту. Альфа — версия доступна на Unix платформах.

                Oz — параллельный, объектно-ориентированный язык программирования, который был разработан в DFKI (Германия). Имеются несколько проектов в DFKI, использующих Oz совместно с архитектурой InteRRaP (см. предыдущий раздел). InteRRaP представляет из себя многоуровневую архитектуру, которая построена для модели взаимодействующих автономных агентов. DFKI предлагает параллельный язык программирования, приспособленный для прикладных программ, которые требуют сложных символьных вычислений, организации кооперации агентов и некоторых возможностей управления в реальном масштабе времени. Реализация Oz является законченной средой программирования, включающей объектно-ориентированный интерфейс к Tcl/Tk. Прикладные программы на Oz уже использовались для моделирования многоагентных систем, обработки естественного языка, виртуальной реальности, графических пользовательских интерфейсов, планирования и создания расписаний. 

                Obliq — это интерпретируемый язык без контроля типов, который поддерживает, распределенные объектно-ориентированные вычисления. Вычисление в Obliq может охватывать многократные потоки управления внутри одного адресного пространства, многократные адресные пространства в пределах одного компьютера, множество компьютеров в гетерогенной локальной сети, и, наконец, даже множество сетей в Internet. Вычисления в Obliq могут перемещаться по сети, сохраняя сетевые соединения.

                Facile — язык программирования высокого уровня для систем, которые требуют комбинации сложного манипулирования данными с параллельными распределенными вычислениями.

                                                                                Таблица 1. Сравнение языков.

                AKL (Agent Kernel Language) — параллельный язык программирования, разработанный в Шведском Институте Информатики (SICS). В AKL вычисления выполняются агентами, взаимодействующими через хранилища ограничений и условий (stores of constraints). Этот подход объединяет сразу несколько парадигм программирования. В соответствующих контекстах об AKL — агентах можно думать как о процессах, объектах, функциях, отношениях, или ограничениях. AGENTS — система для программирования в AKL. PENNY — это параллельная реализация AKL, для которой были получены очень перспективные результаты, и которая будет развиваться далее.

                Scheme 48. Scheme — один из диалектов языка LISP. Широкое разнообразие парадигм программирования, включая императивный и функциональный стили, а также передачу сообщений, находят удобное выражение в данном языке. Реализация Scheme, основана на архитектуре виртуальной машины. 

                                                                                Таблица 2. Сравнение языков.

                Python — переносимый, интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования, разработанный пять лет назад в CWI (Амстердаме). Язык имеет изящный (но не переупрощенный) синтаксис; в него встроено небольшое число мощных типов данных. Python может быть расширен, путем добавления новых модулей, выполненных на компилируемом языке типа C или C++. Такие модули расширения могут определять новые функции и переменные, а также новые объектные типы.

                Phantom — это интерпретируемый язык, разработанный для крупномасштабных интерактивных распределенных программ типа систем конференцсвязи, игр со многими игроками, и совместных инструментальных средств работы. Ядро языка основано на безопасном, расширенном подмножестве языка программирования Modula-3 и поддерживает ряд возможностей современного программирования, включая статическую типизацию, неявные объявления, объекты, облегченные процессы, и высокоуровневые функции.

                Penguin — модуль языка Perl 5, который обеспечивает, набор функций для: (1) посылки шифрованного Perl-кода с цифровой подписью к удаленной машине, на которой он будет затем выполнен; (2) получения кода и, в зависимости от того, кем он подписан, его выполнения с соблюдением соответствующих прав. Комбинация этих функций дает возможность для непосредственного кодирования на языке Perl алгоритмов обработки безопасных финансовых сделок по Internet, мобильных агентов, собирающих информацию, “оживленных” Web-брoузеров, распределенных вычислений, удаленного обновления программного обеспечения, удаленного администрирования, распространения информации, конструкторов сетевых программ, и так далее.

Сводные характеристики языков и их сравнительные характеристики  приведены соответственно в таблицах 1 и 2.

7. Заключение 

Технология многоагентных систем, хотя и насчитывает уже более чем десятилетнюю историю своего активного развития, находится в настоящее время еще в стадии становления. Ведутся активные исследования в области теоретических основ формализации основных понятий и компонент систем, в особенности в области формализации ментальных понятий. Основные достижения в этой части пока не очень ориентируются на аспекты практической реализации и пока далеки от практики. В частности, при формализации ментальных понятий полностью игнорируются все разработанные в ИИ подходы для работы с плохо структурируемыми понятиями, не вполне определенными понятиями, методы, которые базируются на вероятность и нечеткость. Представляется, что это обширное, новое и чистое поле деятельности для соответствующих специалистов.

Создание эффективно работающих реальных приложений требует еще достаточно больших усилий в области методов организации кооперативного решения задач агентами многоагентной системы, методов организации переговоров при разрешении конфликтов и создания соответствующих протоколов. В этой области недостаточно используются теоретические достижения в области распределенных систем и параллельных вычислений. Пока полностью игнорируются известные результаты и достижения советских и российских ученых, в частности, рефлексивные модели и методы рефлексивного управления, предложенные Лефевром [65], модели коллективного поведения автоматов с линейной тактикой и памятью [61, 66]. Отметим, что эти результаты могут быть использованы, например, в задачах типа “electronic market place” ввиду массового и случайного характера процесса обслуживания клиентов, в задачах составления расписаний при рандомизированном подходе и ряде других задач, где метафору агента и многоагентной системы предлагается использовать как модель предоставления соответствующего сервиса.

В сообществе специалистов по многоагентным системам как одна из перспективных моделей рассматривается модель самообучающегося агента. Однако при этом делаются ссылки на результаты в области извлечения знаний и машинного обучения, полученные ранее в искусственном интеллекте применительно к экспертным системам. Очевидно, что применительно к многоагентной системе задача обучения имеет много специфики по сравнению с задачами в общей постановке, однако, эта специфика пока не изучается и не ведутся исследования по этой проблеме. Весьма специфична и задача обучения агентов коллективному поведению, ведь кооперативное решение задач подразумевает совместное использование знаний нескольких агентов. Этот вопрос тоже пока остается вне поля зрения специалистов по многоагентных систем.

Работы в области многоагентных систем, в особенности разработка приложений, требуют привлечение знаний и технологий из ряда областей, которые ранее были вне поля зрения специалистов по искусственному интеллекту. Прежде всего это относится параллельным вычислениям, технологии открытой распределенной обработки, обеспечения безопасности и мобильности агентов. Необходимы знания в области сетевых компьютерных технологий и, в особенности, в области программирования в Internet [63].

Технология многоагентных систем не является просто объединением различных результатов в области искусственного интеллекта. Интеграция, которая приводит к парадигме многоагентных систем, привносит ряд принципиально новых свойств и возможностей в информационные технологии и по существу представляет собой качественно новый, более высокий уровень ее развития, тот уровень, который позволяет прогнозировать ее ведущее положение в ближайшие десятилетия. Специалистам в области искусственного интеллекта здесь принадлежит ведущая роль.

Благодарности

Данная работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант No 96-01-00413).

Cписок литературы 

[1]       Allen, J. F., Kautz, H. A., Pelavin, R. N., & Tenenberg, J. D. (1991). Reasoning About Plans. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Mateo, California.

[2]       Arrow, K. J. (1963). Social Choice and Individual Values . John Wiley , New York.

[3]       Aumann, R. (1987). Correlated equilibrium as an expression of bayesian rationality . Econometrica , 55 , 1-18.

[4]       Barbuceanu, M. S. Fox, Conflict Management with a Credibility/Deniability Model, University of Toronto

[5]       Barbuceanu, M. S. Fox, Integrating Communicative Action, Conversations and Decision Theory to Coordinate Agents, University of Toronto

[6]       O.Belakhdar and J.Ayel. Meeting Scheduling: an Application for Protocols Driven Cooperation. In: Proceedings of the first International Conference ”The Practical Application of Intelligewnt Agents and Multi-Agent Technology” (PAAM 96), London, 1996, pp.25-44.

[7]       A.H.Bond and L.Gasser (editors). Readings in Distributed Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1988.

[8]       Bratman. Intentions, Plans, and Practical Reason. Harvard University Press, 1987.

[9]       Cohen and H.J.Levesque. Intention is choice with commitment. Artificial Intelligence, 42:213-261, 1990.

[10]   D.Chess et al. Itinerant Agent for Mobile Computing. Internal IBM. Technical Report, published in IEEE Personal Communications Magazine, 1995.

[11]   Cohen and H.J. Levesque. Rational interaction as the basis for communication. In P.R.Cohen, J.Morgan, and M.E.Pollack, editors, Intentions in Communication. Bradford Books. MIT Press, 1990.

[12]   B.Dunin-Keplicz and J.Treuer. Compositional Formal Specification of Multi-Agent System In:Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 102-117, 1994

[13]   E.Durfee. Coordination of Distributed Problem Solvers. Kluwer Academic Press, 1988.

[14]   B.Ekdahl, E.Astor and P.Davidsson. Towards Anticipatory Agents. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 191-202., 1994

[15]   E.A.Emerson and J.Y.Halpern. `Sometimes’ and `not never ‘ revisited: on branching time versus linear time temporal logic. Journal of the ACM , 33(1), 1986.

[16]   I.A.Ferguson. Integrated Control and Coordinated Behaviour: A case for Agent Models. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 203-218, 1994

[17]   R.E.Fikes and N.Nilsson. STRIPS: A new Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving. Artificial Intelligence, 5(2): 189-208, 1971

[18]   J.R.Galliers. A Theoretical Framework for Computer Models of Cooperative Dialogue, Acknowledging Multi-Agent Conflict . Ph.D thesis, Open University , UK, 1988.

[19]   M.P.Georgeff, and A.S.Rao. Formal model and Decision Procedures for Multi-Agent Systems. Technical note 61, Australian Artificial Intelligence Institute, 1995.

[20]   M.P.Georgeff and A.S.Rao. BDI Agents: From Theory to Practice. In Procedings First International Conference on Multi-Agent Systems (ed. V. Lesser). AAAI Press/The MIT Press, pp. 312-319, 1995.

[21]   N.R.Jennings. Commitments and conventions: The foundation of coordination in multi-agent systems. Knowledge Engineering Review , 8(3):223-250, 1993.

[22]   N.R.Jennings. Controlling Cooperative Problem Solving in Industrial Multi-Agent Systems Using Joint Intentions. Artificial Intelligence, 75 (2) pp. 195-240, 1995.

[23]   Jun Huang, N.R.Jennings and J.Fox. An Agent Architecture for Distributed Medical Care. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag:219-232, 1994

[24]   J.Hintikka. Knowledge and Belief. Cornel University Press: Ithaca, NY, 1962.

[25]   Knabe, Language Support for Mobile Agents, Ph.D. Dissertation, CMU. 1/19/95

[26]   S.Kraus, M.Nirke, and K.Sycara. Reaching agreements through argumentation: A logical model. In Proceedings of the Twelfth International Workshop on Distributed Artificial Intelligence (IWDAI-93), Hidden Valley , PA, May 1993.

[27]   S.Kripke.Semantic Analysis of Modal Logic. Zeitschrift fur Matematische Logik und Grundlagen der Matematik, No.9, 1963, pp. 67-96.

[28]   H.J.Levesque, P. R.Cohen, and J.H.T.Nunes. On acting together . In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-90) , pages 94-99, Boston, MA, 1990.

[29]   Luce and Raiffa H. Games and Decisions, John Wiley & Sons, Inc, New York, 1957.

[30]   P.Maes. Agent that Reduce Work and Information Overload. In: Communication of the ACM, v.37, No.7, July 1994, pp. 30-40.

[31]   J.Malec. A Unified Approach to Intelligent Agency. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 233-244, 1994

[32]   T.Magedanz. Intelligent Agent: State-of-the-Art and Potential Application In: 1 International Workshop on High Speed Networks and Open Distributed Platforms (Participants Pre-proceedings). St.Petersburg, 1995.

[33]   D.Moffat and N.H.Frijda. Where there’s a Will there’s an Agent. n: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag:245-259, 1994

[34]   Morly R., and Schelberg C. An Analysis of Plant Specific Dynamic Scheduler. In: Proceedings of the NSF Workshop of Dynamic Scheduling. Cocoa Beech, Florida, USA,1993. (

[35]   R.C.Moore. A formal theory of knowledge and action. In J. R. Hobbs and R. C. Moore, editors, Formal Theories of the Commonsense World. Ablex Publishing Corporation,

[36]   J.P.Muller, M.Pishel, and M.Thiel. Modelling Reactive Behaviour  in Vertically Layered Agent Architectures. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 261-276, 1994

[37]   Myerson R. Game Theory: Analysis of Conflict. Harward University Press, Cambrige, Massachusetts. 1991.

[38]   N.Negraponte. The Architecture Machine: Towards a more Human Environment. MIT Press, Cambridge, 1970.

[39]   Neiman D., and al. Exploiting  Mete-Level Information in a Distributed Scheduling System., In: Proceedings of 12th National Conference on Artificial Intelligence, Seatle, WA, USA, 1994.

[40]   Netches, R. Fikes, T. Finin et al, Enabling Technology for Knowlege Sharing, AI Magazine vol 12, no 3, 1991.

[41]   Ousterhout, Tcl and the Tk toolkit. Addison-Wesley.

[42]   A.Pnueli. Specification and development of reactive systems. In Information Processing 86. Elsevier/North Holland, 1986.

[43]   A.S.Rao and M.P.Georgeff. Social plans: Preliminary report. In Decentralized AI 3 Proceedings of the Third European Workshop on Modelling Autonomous Agents and Multi-Agent Worlds (MAAMAW -91) . Elsevier, North Holland, 1992.

[44]   M.P.Singh. Group ability and structure. In Y.Demazeau and J.P.Muller (editors), Decentralized AI 2 Proceedings of the Second European Workshop on Modelling Autonomous Agents and Multi-Agent Worlds (MAAMAW -90) . Elsevier/North Holland, 1991.

[45]   R.G.Smith. A Framework for Distributed Problem Solving. UMI Research Press, 1980.

[46]   G Smith The Contract Net Protocol: High Level Communication and Control in a Distributed Problem Solver, IEEE transactions on computers Vol 29, 1980.

[47]   K.P.Sycara. Multi-agent compromise via negotiation. In L.Gasser and M.Huhns, editors, Distributed Artificial Intelligence, Volume II. Pitman/Morgan Kaufmann, 1989.

[48]   Thomsen, L. Leth, S. Prasad, T.-M. Kuo, A. Kramer, F. Knabe, and A. Giacalone. Facile Antigua Release Programming Guide. ECRC-93-20. European Computer-Industry Research Centre.

[49]   Torkel Franzйn, Seif Haridi, and Sverker Janson. An Overview of the Andorra Kernel Language. In Proceedings of the 2nd Workshop on Extensions to Logic Programming. LNCS. Springer-Verlag 1992.

[50]   Wang, L. Liao, Constaint Based Framework for Multi-agent Coordination, in proceedings of EXPERSYS-96.

[51]   Weerasooriya, A. S. Rao, and K. Ramamohanarao, «Design of a concurrent agent-oriented language,» Tech. Rep. 52, Australian Artificial Intelligence Institute, Melbourne, Australia, Oct 1994.

[52]   White. Telescript technology: the foundation for the electronic marketplace. White Paper. General Magic, Inc.,1995.

[53]   A.Walker and M.Woodridge. Understanding the emergence of Conventions in Multi-Agent Systems. In Proceedings of …,1995.

[54]   M.Wooldridge. Coherent social action. In A.Cohn (editor), Proceedings of the Eleventh European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-94) . John Wiley & Sons, August 1994.

[55]   M.Wooldridge and M.Fisher. A first-order branching time logic of multi-agent systems. In Proceedings of the Tenth European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-92) , pages 234-238. John Wiley & Sons, August 1992.

[56]   M.Wooldridge and N.Jennings. The cooperative problem solving process: A formal model. Technical report, Department of Computing, Manchester Metropolitan University , Chester St., Manchester M1 5GD, UK, 1994. 15.

[57]   M.Wooldridge and N.Jennings. Towards a Theory of Cooperative Problem Solving

[58]   M.Wooldridge and N.R.Jennings. Agent Theories, Architectures, and Languages: A Survey. In: Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 3-39, 1994

[59]   M.Wooldridge, J.M.Muller and M.Tambe. Agents, theories, architectures and languages (ATAL-95) Springer Verlag Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI 1037).

[60]   Zlotkin, J. S. Rosenschtein, Mechanisms for Automated Negotiation in State Oriented Domain, Journal of Artificial Intelligence Research 5, 1996.

[61]   В.И.Варшавский, Д.А.Поспелов. Оркестр играет без дирижера. М: Наука 1984

[62]   В.И.Городецкий, А.Н. Лебедев. Планирование и составление расписаний автоматическое удовлетворение ограничений на временную структуру процесса. “Проблемы информатизации”, N3- 4, 1994, стр. 49-55.

[63]   К.Джамса, К.Коуп. Программирование для Internet  в среде Windows. “Питер”, Санкт-Петербург, 1996.

[64]   Дрейфус. Чего не могут вычислительные машины (критика искусственного разума), “Прогресс”, М: 1978.

[65]   Лефевр. Конфликтующие структуры. “Советское радио”, 1973

[66]   М.Л.Цетлин. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. “Наука”, М: 1969.

Адреса WWW:

[1]       Weerasooriya, A. S. Rao, and K. Ramamohanarao, «Design of a concurrent agent-oriented language,» Tech. Rep. 52, Australian Artificial Intelligence Institute, Melbourne, Australia, Oct 1994. (AgentSpeak)                                                                          ftp://www.aaii.oz.au/pub/aaii-technotes/technote52.ps.gz

[2]       Agent Programming and Scripting languages:

http://www.cs.umbc.edu/agents/technology/asl.shtml

[3]       Mobile Code Systems:

http://www.w3.org/pub/WWW/MobileCode/Overview.html

[4]       Telescript

http://www.genmagic.com/

[5]       Java

http://www.javasoft.com/

[6]       Tcl/Tk

http://www.sunlabs.com/research/tcl/4.1.html

[7]       The DFKI Oz Programming System:

http://ps-www.dfki.uni-sb.de/oz/

[8]       Obliq

http://www.research.digital.com/SRC/Obliq/Obliq.html

[9]       April: Agent Process Interaction Language

http://www-lp.doc.ic.ac.uk/~klc/april1.html

[10]   AKL (AGENTS Kernel Language), AGENTS, and Penny:

http://www.sics.se/ps/agents.html

[11]   Penguin

http://coriolan.amicus.com/penguin.html

[12]   Scheme 48

http://www-swiss.ai.mit.edu/~jar/s48.html

[13]   The Python Programming Languag

http://www.python.org/

[14]   Facile

http://www.ecrc.de/research/projects/facile/facile_home.html

[15]   FIPA (Federation of Intelligent Physical Agents — Home Page)

http://www.cselt.stet.it/fipa/fipa_rationale.htm.