A BDI-based architecture for autonomous agents in textual environments

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Ichida, Alexandre Yukio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Escola Politécnica
Brasil
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Belief-Desire-Intention
Natural Language Processing
Machine Learning
Autonomous Agents
Text-Based Environments
Belief-Besire-Intention
Processamento de Lnguagem Natural
Aprendizado de Máquina
Agentes Autônomos
Ambientes Textuais
CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11799
Resumo: Developing autonomous agents to deal with real-world problems is challenging, especially when developers are not necessarily specialists in artificial intelligence. Recent advances in machine learning to address natural language processing tasks are reaching performance levels suitable for practical applications, although these approaches rely on opaque and inscrutable models. This poses three key challenges regarding the interface of the programming with the developer, the efficiency of the resulting agents, and the scrutiny of their behaviour. In this thesis, we tackle these challenges in an efficient agente architecture that leverages recent developments in natural language processing, and the intuitive folk psychology abstraction of the beliefs, desires, intentions (BDI) architecture. The resulting architecture handles natural language environments using existing machine learning techniques to bootstrap the agent’s reasoning capabilities while allowing a developer to instruct the agent more directly using natural language as its programming interface. We empirically demonstrate the efficiency gains of this combination while introducing a transparent and human-understandable autonomous agent
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spelling A BDI-based architecture for autonomous agents in textual environmentsArquitetura de agentes autonomos para ambientes textuais baseada em BDIBelief-Desire-IntentionNatural Language ProcessingMachine LearningAutonomous AgentsText-Based EnvironmentsBelief-Besire-IntentionProcessamento de Lnguagem NaturalAprendizado de MáquinaAgentes AutônomosAmbientes TextuaisCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAODeveloping autonomous agents to deal with real-world problems is challenging, especially when developers are not necessarily specialists in artificial intelligence. Recent advances in machine learning to address natural language processing tasks are reaching performance levels suitable for practical applications, although these approaches rely on opaque and inscrutable models. This poses three key challenges regarding the interface of the programming with the developer, the efficiency of the resulting agents, and the scrutiny of their behaviour. In this thesis, we tackle these challenges in an efficient agente architecture that leverages recent developments in natural language processing, and the intuitive folk psychology abstraction of the beliefs, desires, intentions (BDI) architecture. The resulting architecture handles natural language environments using existing machine learning techniques to bootstrap the agent’s reasoning capabilities while allowing a developer to instruct the agent more directly using natural language as its programming interface. We empirically demonstrate the efficiency gains of this combination while introducing a transparent and human-understandable autonomous agentDesenvolver agentes autônomos para lidar com problemas do mundo real é desafiador, principalmente quando os desenvolvedores não são necessariamente especialistas em inteligência artificial. Avanços recentes em aprendizado de máquina para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural estão atingindo níveis de desempenho relevantes para aplicações práticas, embora essas abordagens dependam de modelos opacos e obscuros. Esses fatores impõe três desafios em relação à interface da programação com o desenvolvedor, a eficiência dos agentes resultantes e a avaliação de seu comportamento. Nesta tese, abordamos esses desafios por meio de uma arquitetura eficiente de agentes que aproveita os desenvolvimentos recentes em processamento de linguagem natural e a abstração intuitiva da psicologia popular representada pela arquitetura de beliefs, desires, intentions (BDI). A arquitetura resultante lida com ambientes de linguagem natural utilizando técnicas existentes de aprendizado de máquina para aprimorar as capacidades de raciocínio do agente, ao mesmo tempo em que permite que um desenvolvedor o instrua de forma mais direta, usando a linguagem natural como sua interface de programação. Demonstramos empiricamente os ganhos de eficiência dessa combinação, ao mesmo tempo em que introduzimos um agente autônomo transparente e compreensível para humanos.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulEscola PolitécnicaBrasilPUCRSPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoMeneguzzi, Felipe Rechhttp://lattes.cnpq.br/5973550650941724Ichida, Alexandre Yukio2025-09-22T14:55:25Z2025-03-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11799enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RS2025-09-23T15:00:25Zoai:tede2.pucrs.br:tede/11799Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2025-09-23T15:00:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false
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description Developing autonomous agents to deal with real-world problems is challenging, especially when developers are not necessarily specialists in artificial intelligence. Recent advances in machine learning to address natural language processing tasks are reaching performance levels suitable for practical applications, although these approaches rely on opaque and inscrutable models. This poses three key challenges regarding the interface of the programming with the developer, the efficiency of the resulting agents, and the scrutiny of their behaviour. In this thesis, we tackle these challenges in an efficient agente architecture that leverages recent developments in natural language processing, and the intuitive folk psychology abstraction of the beliefs, desires, intentions (BDI) architecture. The resulting architecture handles natural language environments using existing machine learning techniques to bootstrap the agent’s reasoning capabilities while allowing a developer to instruct the agent more directly using natural language as its programming interface. We empirically demonstrate the efficiency gains of this combination while introducing a transparent and human-understandable autonomous agent
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