一、什么是智能体？怎么实现智能体？

所谓的Agent，在信息技术尤其是人工智能和计算机领域，可以看作是能够通过传感器感知其环境，并借助于执行器作用于该环境的任何事物。例如对于人Agent，其传感器为眼睛耳朵和其他感官，其执行器为手、腿、嘴和身体的其他部分。对于软件Agent，则同过编码位的字符串进行感知和作用。

主要分两条研究路线：一条围绕经典人工智能展开,主要研究代理的拟人行为,多代理的协商模型等,其研究方向可分为代理理论,代理体系结构,代理语言,多代理系统等,一些计算机科学家称之为智能代理或是强定义的代理；另一条从90年代左右到现在,以应用为主,将经典人工智能关于代理的强定义弱化,拓宽了代理的应用范围,新的研究方向主要包括代理界面,基于代理的软件工程(AOSE).

Agent系统是一个高度开放的智能系统，其结构如何将直接影响到系统的性能和智能。例如，一个在自主环境中自主移动的机器人需对它面临的各种复杂地形、地貌、通道状况及环境信息作出实时感知和决策，控制执行机构完成各种运动操作，实现导航、跟踪、越野等功能，并保证移动机器人处于最佳的运动状态。这就要求构成该移动机器人的系统的各个Agent自主的完成局部问题求解任务，显示出较高的求解能力，并通过各Agent之间的协作来完成全局任务。人工智能的任务就是设计Agent程序，即实现Agent从感知到动作的映射函数。这种Agent程序需要在某种称为结构的计算设备上运行。这种结构可以是一台普通的计算机，或者可能包含执行某种任务的特定硬件，还可能包括在计算机和Agent程序间提供某种程度隔离的软件，以便在更高层次上进行编程。一般意义上体系结构使得传感器的感知对于程序可用，运行程序并把该程序的作用选择反给执行器。可见，Agent、体系结构和程序之间存在如下关系：

Agent=体系结构+程序

计算机系统文Agent的开发和运行提供软件和硬件环境支持，使各个Agent依据全局状态协调的完成各项任务。具体的说：

（1）在计算机系统中，Agent相当于一个独立的功能模块，、独立的计算机应用系统，它含有独立的外部设备、输入输出驱动装备、各种功能操作程序、数据结构和相应的输出。

（2）Agent程序的核心部分叫做决策生成器或问题求解器，起到主控作用，它接收全局状态、任务和时序等信息，指挥相应的功能操作程序模块工作，并把内部的工作状态和所执行的重要结果送至全局数据库。Agent的全局数据库设有存放Agent状态、参数和重要结果的数据库，供总体协调使用。

（3）Agent的运行是一个或多个进程，并接受总体调度。特别当系统的工作状态水工作环境而经常变化以及各Agent的具体任务时常变更时，更需要搞好总体协调。

（4）各个Agent在多个计算机CPU上并行运行，其运行环境有体系结构支持。体系结构还提供共享资源（黑板系统）、Agent键的通信工具和Agent间的总体协调，以使各Agent在统一的目标下并行、协调的工作。

二、多agent是什么东西

找个别的朋友的讲解：多Agent系统（MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。与单Agent相比，MAS有如下特点： ① 社会性：Agent处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。 ② 自制性：在多Agent系统中一个Agent发出请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力与兴趣时才能接受动作委托，即一个Agent不能强制另一个Agent提供某种服务。这一特点最适用于学习者特征的获取。 ③ 协作性：在多Agent系统中，具有不同目标的各个Agent必须相互协作、协同、协商对未完成问题的求解。

三、如何学好Simio

1、初学者可以首先把几个典型例子多运行几遍，尝试更改几个参数，比如实体Entity产生的频率或者Server的处理时间等等，观察在不同参数条件下仿真可视化的区别，由此对Simio产生一个大致的了解。

2、接下来就是对着教程一步步实践了，注意不要错过任何细节，然后独立完成教程中要求的实践任务。总之一句话，多实践多思考。

3、Simio可以说是Arena的升级版，当年Arena被收购后几个主要技术核心出走并创立了一个新公司才有了Simio。与Arena相比，Simio号称自己是一个面向智能体Agent的建模与仿真平台，而不是像arena一样基于工作流。我个人觉得Simio只能算一个面向对象的平台，尽管Simio的核心是用户可增减/修改内部处理逻辑，即内部processes。

Simio是仿真领域学术领袖Dennis Pegden博士创造的，独特的多方法论的系统模拟仿真软件/高级计划调度软件。她提供了快速和灵活的模拟能力，无需编程，就能够同时支持离散系统、连续系统和基于智能主体(Agent-Based)的大规模行业应用。其在大型交通枢纽（如国际机场、港口）的仿真分析、供应链设计和优化、离散制造业、采矿业、医疗业以及军事资源配备等多个领域均实现了成功应用。已获得美国国家专利局专利。