ソフトウェア・エージェント インタビュー｜IEEE Computer Society

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多くの人が集中的なエージェントシステム研究の出発点と想定しているECAI’94の第1回エージェント理論，アーキテクチャ，および言語に関するワークショップ（ATAL’94）から約20年後，この分野で最も著名で活発な研究者に，ソフトウェアエージェントに関するいくつかの基本的な質問についての見解を尋ねた．

Costin Badica、Lars Braubach、Giancarlo Fortino、および Giovanni Rimassa からの回答は、エージェントとマルチエージェントシステムに関する研究の現状と展望、および将来のアプリケーションに関する非常に包括的な見解を示している。 Craiova大学で制御システムの博士号を取得。 研究テーマは、人工知能、分散システム、ソフトウェア工学の交差点にある。 雑誌記事、書籍の章、会議論文など100以上の出版物があり、10以上の雑誌の特集号を客員編集し、いくつかの編集書籍も出版している。 連絡先： [email protected].

Lars Braubach ハンブルク大学分散システムグループ上級研究員兼プロジェクトリーダー。 ハンブルク大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得。 分散アプリケーション開発のためのソフトウェア技術手段を強化することを目的とし、研究から産業界への技術移転を目標として研究を行っている。 2003年からJadexエージェントプラットフォームのコアアーキテクトの一人であり、コンポーネントとサービスの特性を持つエージェントをまとめたアクティブコンポーネントアプローチの共同発明者。 Daimler や Uniique AG などの産業界のパートナーとの技術移転プロジェクトをいくつかサポートし、国際ワークショップ、会議、ジャーナルで80以上の論文を発表している。 連絡先： [email protected].

Giancarlo Fortino は、イタリアのレンデにあるカラブリア大学（Unical）の情報学、モデリング、エレクトロニクス、システム部門（DIMES）のコンピュータ工学の准教授です。 ユニカルでコンピュータ工学の博士号を取得。 研究テーマは、分散コンピューティング、ワイヤレスセンサーネットワーク、ソフトウェアエージェント、クラウドコンピューティング、マルチメディアネットワークなど。 ジャーナル、カンファレンス、書籍に200以上の論文を発表し、現在はJournal of Networks and Computer Applications, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Information Fusion, and Multi Agent and GRID Systemsの編集委員を務めている。 また、ユニカルのスピンオフ企業であるSenSysCal社の共同設立者兼CEOとして、eヘルスやドモティクスのための革新的なセンサーベースシステムを開発しています。 IEEEシニアメンバー。 連絡先： [email protected].

Giovanni Rimassa Whitestein Technologiesのプロダクトマネージャ。 パルマ大学にて情報工学の博士号を取得。 専門分野は、インテリジェントなビジネスプロセス管理、エージェントミドルウェア、製品イノベーションと技術移転。 1997年にJADEプラットフォームで決定的な仕事をしたのを皮切りに、エージェントシーンで活躍し、ジャーナルやカンファレンスで60以上の論文を発表している。 IEEEとIEEE Computer Societyのメンバー。 連絡先： [email protected].

Questions

  1. 今日のエージェントシステムの研究はどこで、どこに向かっているのでしょうか？ また、これまでに得られた最も重要な教訓は何でしょうか。
  2. 現実世界におけるソフトウェアエージェントの最も成功したアプリケーションは何でしょうか。 また、人間は日常生活の中でソフトウェアエージェントと対話する準備ができていますか？
  3. エージェントの標準化についてはどのようにお考えですか？ IEEE団体としてのFIPAの現状は満足できるものでしょうか、それとも何か他のものが必要でしょうか？
  4. エージェントプラットフォーム、言語、ツールの分野でまだ足りないものは何でしょうか？

回答

質問1：今日のエージェントシステムに関する研究はどこで、どこに向かっていますか？

Giovanni Rimassa

この20年間、私は学術研究から産業研究、そして製品管理、イノベーションへと専門的な軌跡をたどってきましたが、エージェントシステム研究全般に関する詳しい評価には踏み込みません。 むしろ、この分野の研究の一般的な影響や、ソフトウェア構築という大きな分野での技術移転や最終的な採用といった問題に焦点を当てたいと思います。 90 年代のブームの後、この学問は落ち着いているように見えます。 一般的なエージェント原理に関する博士課程のトピックを選択するのは、おそらく今日ほど便利ではないでしょうし、例えば、エージェント技術のインフラやオープンシステムのテストベッドに関する研究プロジェクトのための EU の資金を得るのも簡単ではありません。 このような成熟度を考えると、エージェントシステム研究の今後の展開としては、マルチエージェントシステムに関連する概略的な問題に数学や基礎計算機科学を応用した理論研究が継続される一方で、より応用・工学中心の分野はより専門化・領域化する必要があるのではないかと予想しています。 最近の世界情勢に触発された例として、経済・金融のリスク評価や意思決定へのエージェントベースシミュレーションの応用が挙げられる。 さらに、最近の米国家安全保障局（NSA）のグローバルなスパイ行為に関するスキャンダルによって、人々は、インターネットが、ユーザーが自分のデータ、そして今や計算さえも、説明責任の疑わしい少数の巨大IT企業に提出する巨大なねずみ講ではなく、ピアツーピアの分散型システムであるはずだったことを思い出し始めるかもしれません。 したがって、ネットワーキング（真のピアツーピア）やプログラミング言語（マルチコアプロセッサでの並行プログラミングを容易にする）など、コンピューティングの中核となるテーマは、非常に現実的な理由から、エージェントシステムの考え方にさらに近づくことが可能であり、そうなる可能性も高いのです。

ソフトウェアエージェントの研究が完全に成功したとは言えませんし、ここ数年、マルチエージェントシステムの究極の失敗に関する複数の発言を耳にしました。 私は、この結果は実際には複雑であり、もう少し詳しく説明する必要があると考えています。 エージェント技術の最大の成功は、その中心的なコンセプトと、それがいかにメインストリーム コンピューティングの進化を予測し、場合によっては推進したかにあります。 今日の典型的なITの風景を1994年の様子と比較すると、当時研究者がマルチエージェントシステムで提唱していた多くの特徴が、今では当たり前のものになっていることがわかります。

  • 非同期メッセージ ベースの通信、
  • メッセージ ペイロード用の複雑な構造化スキーマ、
  • ユビキタス並行処理、
  • コンテキスト依存情報のホストであるモバイル デバイスの配置など。
  • モバイル コード; および
  • ソフトウェアを設計するための社会科学のアイデアの使用の増加 (組織モデル、ソーシャル ネットワーク、協調的な問題解決、ゲーミフィケーション)。

私が担当する分野、つまり、さまざまな業界の企業向けのビジネス プロジェクト管理ソフトウェアでは、従来のミドルウェアの見解から人間中心のビジネス プロセス管理 (BPM スイートは人間のエージェント間の協力を改善するアーティファクトを提供する) に進化し、現在のトレンドでは、BPM ソフトウェアが権限を与えられた知識労働者をサポートするために独自の知性と適応性を持たなければならないと認識し強調するようになりました。 想定される結果は、人間とソフトウェアエージェントが協力してビジネスプロセスを前進させるマルチエージェントシステムにほかなりません。

おそらく最も興味深い失敗点は、エージェント技術が「次の OOP」（言い換えれば、支配的なプログラミングスタイル）にならなかったことでしょう。 オブジェクト指向アプローチの限界を指摘するとき、多くの人が今、関数型プログラミングを救助に呼ぶのは特に皮肉なことだと思います。 エージェント システム (アクター プログラミング モデルからの移行) は、並行分散環境における OOP からの明らかな前進となるはずです (実行スレッドが増えると、基本的な「契約による設計」は無効となります)。 まず、研究コミュニティは特にプログラマ中心ではなく、アルゴリズム、プロトコル、および形式的フレームワークに主に関心があり、ソフトウェア工学は方法論とミドルウェアに重点が置かれていました。 OOPのコミュニティと比較すると、プログラミング言語や開発ツールの分野では、あまり多くのことが行われていませんでした。 とはいえ、状況は部分的に変化しており、専門のサブコミュニティは現在、プログラミングパラダイムとしてソフトウェアエージェントを確立しようと努力している

第二に、おそらくより重要なことは、業界の実務家や一般プログラマーへの技術移転に大きな障害があったことです。 今日でさえ、マルチエージェントシステムに精通している人のほとんどは、学術的な研究に携わっているか、（若い人たちは）このテーマについて大学の講義を受けたことがあります。 これはオブジェクト指向と比較すると、コアとなる研究の基本的な成果を何層もの人々や組織がリレーし、焼き直し、そして時には歪曲していることになる。 例えば、Factory Methodパターンを適用するプログラマは、Gang of Fourの本の原著（E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides, Design Patterns）を意識しないことも多いだろう。 再利用可能なオブジェクト指向ソフトウェアの要素、Addison-Wesley、1994年)。 例えば、コントラクトネットプロトコルについて、同じことが言えるとは思いません。

Costin Badica

現在の研究のほとんどは、マルチエージェントシステム、ゲーム理論（メカニズム設計などの関連トピック）、および学習のための正式モデリングと論理の領域に広がっています。 また、ロボット工学やシミュレーションなど、隣接する分野にも関心があります。

最も有望な分野は、ゲーム理論と学習だと思います。 形式論理学もいいのですが、実際の応用は限られています。 ロボット工学やシミュレーションも応用に興味があります。

おそらくエージェント指向のプログラミングは、当初期待されていたものとはかなりかけ離れているのではないでしょうか。

自律エージェント（AA）やマルチエージェントシステム（MAS）の研究結果を、健全なコンピュータサイエンスの文脈で評価することが重要です。 私たちはそれらを「エキゾチック」なもののように扱うのではなく、むしろコンピュータ科学のルールに従って評価すべきなのです。 エージェントは、新しい技術的パラダイムとしてだけでなく、複雑なシステムの分析や設計のための手法としても扱われるべきものである。 最終的には、エージェントパラダイムを使って設計されたシステムは、必ずしもエージェントミドルウェアやプラットフォームではなく、最先端の技術で実装することができる。 とはいえ、エージェントプラットフォームはシミュレーションやプロトタイピングに非常に役立ちます。

Giancarlo Fortino

研究者は主に、10 年前と同じ問題に焦点を当てています。 もちろん、新しい技術や応用分野が登場したため、エージェント応用分野は少し変わりました。 実際、単一の方向性はないと思います。 研究者は同じ重要な理論的文脈（形式言語、工学的方法論、交渉アルゴリズム、ゲーム理論、シミュレーション駆動の出現行動分析など）に焦点を当てていますし、時には新しい応用領域（Internet of Thingsは現在の例です）に移動し、「エージェント」を利用することで特定の問題に対処しています。 一方、かなりの量の研究（といくつかの開発）が行われ、多くのアルゴリズムと方法が実際に幅広い（エージェント指向でない）アプリケーションドメインで利用できるようになっています。 さらに、エージェントパラダイムは、分散複雑システムのモデリングに有効であることが、おそらくその最大の成功である

エージェントパラダイムは、オープンな動的分散複雑システムを扱うのに有効である。 しかし、研究者がさまざまな抽象化レベルの方法、アルゴリズム、およびシステムを提案し成功しているにもかかわらず、それは「キラーパラダイム」ではないのである。 Java Agents Development framework (JADE) のようなものは、学術的な文脈だけでなく、実際の産業アプリケーションで使用されたことさえある。 それゆえ、エージェント研究の始まり以来、エージェントという用語の定義には多くの種類があり、例えば、AI、ソフトウェア工学、パーソナルアシスタント、およびメンタリスティック概念（ソフトウェアエージェントを記述するために使用する場合の信念や目標といった人間の特性）に焦点が当てられてきた。 さらに、エージェント研究には様々なテーマが含まれています。 このように研究の幅が広いことは、マルチエージェントシステムにとって最大の強みですが、同時に根本的な問題でもあります。 それは、サポートするコミュニティが広く、多くの異なるサブフィールドの進歩が互いに独立して達成されるため、強みとなっています。 一方で、その広さは、プログラミング言語やツールなどの人工物を含む分野の異質性を当然導き出し、これらすべてが成果の評価を難しくしています。 私の認識では、研究の焦点は当初からかなり変化しています。

初期には、エージェントベースのソフトウェア工学は非常に活発な研究分野であり（たとえば、エージェント指向プログラミングに関するYoav Shoham氏の画期的な論文に触発されました）、研究者は多くのエージェントプログラミング言語、ツール、および方法論を提案しました。 しかし，SEの基礎が固まり，実践での意味合いが低くなったため，研究コミュニティでの相対的な重要性は低下しました． 現在では、形式的な基礎やマルチエージェントの計画・学習・協調技術に重点が置かれていると感じる（例えば、12th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systemsの採択論文を見てみると、その指標となる）。

マルチエージェントシステムの重要な成功は、複雑なシステムをどのように見るかという考え方の転換である。 それは分散型アーキテクチャを奨励し、分散システムのための最初の専用パラダイムを表している。 エージェント研究の大きな失敗の1つは、エージェントを認められたSE開発パラダイムとして確立できなかったことである。 初期の多大な努力にもかかわらず，この技術はエージェントコミュニティ以外のソフトウェア関係者にほとんど浸透していません． 私の考えでは、この失敗は、エージェントベースのソフトウェア工学と、オブジェクトおよびコンポーネント指向の確立されたパラダイムの間の比較的大きな概念的な距離によるところが大きいです。 しかし、ここでの私の主な批判は、エージェントが非同期のスピーチアクトベースのメッセージによってのみ通信すべきであるという仮定に関係しています。 これは、明示的なシステムインタフェースとメソッド署名を必要とする多くの実務家にとって、エージェント技術を受け入れがたいものにしています。 エージェントの自律性を維持するという概念的な要求が、技術的に誤解されているのです。 いくつかの著名な研究者は、メッセージベースのコミュニケーションの問題に気づいており、代替案に関する研究は、コミットメントと目標ベースの相互作用、成果物、およびアクティブなコンポーネントを含むいくつかの異なる提案につながっています。 私にとって重要な教訓は、エージェント技術は、実際に使用できるようにするために簡素化され、オブジェクト指向やSOAに近づける必要があるということです。 つまり、研究者は、あらゆるレベルで新しいアプローチを考案して異質性や複雑性を着実に増加させるのではなく、むしろ減少させることを目指すべきだということです。 現在、エージェントソフトウェアは、プロトコルやオントロジー設計などの準備活動が多すぎるため、複雑なシステムを迅速にプロトタイプ化するのには適していない

質問2：現実世界におけるソフトウェアエージェントの最も成功したアプリケーションは何ですか？ また、人間は日常生活の中でソフトウェアエージェントと対話する準備ができていますか？

Lars Braubach

2005年のエージェント技術ロードマップ予測では、エージェント技術の展開は遅いが継続的に改善されると予測したのとは対照的に、実際の展開は目に見えて増えておらず、まだほんの少数の実世界のアプリケーションがインストールされているに過ぎない。 良いニュースは、Intelligent Automation (Cybele), Whitestein (Living Systems), TILAB (JADE), AOS (JACK), Cougaar Software, SOAR Techなどのオリジナルのエージェント企業の多くが、通信、物流、ワークフロー、自律走行制御、衛星制御、知的支援システムなどの特殊な市場セグメントでエージェント技術の適用に成功していることである。

BDI システムの起源である Procedural Reasoning System (PRS) は NASA で開発され、スペースシャトルの反応制御システムの故障検出システムなど、いくつかの宇宙アプリケーションに適用して成功を収めました。 NASA のミッション制御ソフトウェアも Brahms フレームワークを使用してエージェント指向で実装されました。

シミュレーションもマルチエージェントシステムの強力な応用分野です。 例えば、Massive Softwareによるロード・オブ・ザ・リングの人工俳優による映画シーンの作成は、エージェントシミュレーション技術を応用した印象的なショーケースであった。

（軍事）訓練アプリケーションにおけるSOAR認知アーキテクチャの使用も、現実世界のシナリオにおける人間の行動をエージェントがいかに効率的にシミュレーションできるかを示すものとして注目されるものである。 軍事的な領域では、エージェント技術のさらなる利用がいくつか見受けられる。 その例外的な例として、DARPA が資金提供する UltraLog プロジェクトにおける非常に複雑なロジスティック管理ソフトウェアがあり、これは Cougaar エージェント プラットフォームの開発へとつながりました。 私は、インテリジェントなクラウド IaaS (infrastructure-as-a-service) および PaaS (platform-as-a-service) 制御ソフトウェアが、たとえば完全に分散された調整のために、エージェント技術から大きな恩恵を受けることができると信じています。 しかし、この機会にもかかわらず、Google や Amazon などの大手クラウド プロバイダーは、ソリューションにおいてエージェントに代わる他の選択肢を使用しています。 ロボット工学では、問題はますます単一ロボットから複数ロボットの視点に移行している。 ここで、マルチエージェント技術は、ロボットのオペレーティング・システム・ソフトウェアと実りある結合をする良いチャンスとなります。

自律システムとの相互作用はますます確立されていくでしょう。 たとえば、いくつかのWebサイトでは、すでに人間のアドバイザーを模したアバターが存在する。 もちろん、バーチャルなキャラクターとのインタラクションは、必ずしも裏でエージェント技術が使われていることを意味するものではありません。 おそらく、厳密な意味でのソフトウェアエージェントではないWebクローラーや、確かにアプリケーションを構築するためのプラットフォームであるJADEを挙げることができるでしょう。 様々な領域で多くのエージェントベースのアプリケーションが存在しますが、「成功した」アプリケーションを特定するのは困難です。 エージェントの次の応用領域は、スマートシティやモノのインターネットになると思われます。 ソフトウェア・エージェントとの対話という点では、インタラクティブなGUIに統合されれば、ユーザーはそれに順応していくと思います。 FacebookやTwitter、その他多くのアプリケーションをすでに使っている人たちがいます。

Costin Badica

シミュレーションとセキュリティは、エージェントアプリケーションの分野と思われます。 しかしながら、人々はおそらくまだ日常生活でエージェントと対話する準備ができていないでしょう。 また、従来のヒューマンコンピュータインターフェース（HCI）研究が何を求めているかを調べ、どの結果が人間とエージェントの相互作用に適合するか、あるいは適用できるかを理解しようとすべきです。

Giovanni Rimassa

ソフトウェアエージェントは多くのドメインにわたって実際に適用されてきました。 私個人の経験では，DHLが27カ国に展開したWhitesteinのロジスティクスソリューションを挙げることができます。 また、エージェント指向のビジネスプロセス管理 (BPM) スイートは、金融サービスや製造業で非常に良い反応を得ています。

当社のスイートはすでに成功していますが、BPM ソフトウェアの分野は全体として、エージェントのアイデアを明確に取り入れるには至っていません。 とはいえ、ガートナーは昨年BPMスイートのマジッククアドラントを変更し、インテリジェントBPMS（略してiBPMS）という概念を導入しましたし、ガートナーでiBPMSのアイデアを推進したジム・シナーやジム・オデル（前FIPA議長）らがBPMの次の波について本を出していて、彼らの言葉ではエージェント指向BPMになる、というのが2013年9月の時点でのニュースになっています。 私は、ビジネスプロセスマネジメントを、エージェント技術の次の応用分野の最前線に位置づけたいと思います。 過去 2、3 年の間に、エネルギー、航空宇宙、金融の各企業から、重要なシミュレーション機能を備えた複雑な意思決定支援システムを求めているとの要望を受けました。 一方では、もしそのテクノロジーが真の革新をもたらすのであれば、定義上、ユーザーは準備ができているはずがありません。 とはいえ、人々が新しいツールを具体的にどのように使用するかによってフィードバックが得られ、それが今度はそのツールを形成することになります。 私は慎重に楽観視しています。なぜなら、多くの可能性を秘めた複雑なシナリオがあり、その中で最も大きな違いを生むのは、コアテクノロジーの特性よりもむしろ政治的・社会的動向であると考えるからです。 興味深いことに、今年の Gartner 社の Emerging Technologies Hype Cycle では、進化する人間と機械の関係に焦点が当てられています。 4437>

Giovanni Rimassa

エージェント技術の標準は、一般に、コンピュータサイエンスやITの他の部分の標準と同様に有用です。 その有効性は、サポートコンソーシアム、ネットワーク効果、他の優勢な実践や技術とのブレンドのしやすさを含む、技術仕様の質よりもはるかに多くのものに依存します。 ミドルウェアでは、この最後の点がさらに重要です。

Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) のほとんどの仕様は、主流の IT がエージェント インフラストラクチャの要求する概念を理解していなかった 2000 年には意味をなしていましたが、現在では、世界は前進しただけでなく、FIPA が提唱した方向にまさに進んでいます。 IEEEでFIPAを主催することは、組織や信頼性の面では非常に良いことですが、FIPA本来のミッション（相互運用性）を、エージェントプラットフォームや環境の基本サービスが既に確立している世界において再構築していただきたいと思います。 まず、具体的なアプリケーションでマルチエージェントシステムをより便利に実現するために、何がまだないのか、というギャップ分析が必要です。 このリストの中で、サードパーティによる標準化が有益な要素は何か？ 一方、私が記憶している最新の最も活発な FIPA ワーキンググループは、方法論と設計プロセスに焦点を当てており、これは少し馬よりカートを優先しているようです。

Costin Badica

私たちは、FIPA などの標準に必ずしも従う必要はないのです。 彼らの普及は “インターオペラビリティ時代” に流行したものです。 FIPA は OK だと思いますが、これ以上の標準は必要ないと思います。

Giancarlo Fortino

私たちは、言ってみれば「標準」を持っていますが、エージェントは商業や産業の世界に強く没頭しているわけではありません – では、この場合本当に標準が必要でしょうか？ FIPAは2005年のブダペストでIEEEへの移行が決定して以来、凍結されています。 私は、FIPAもエージェント技術自体も、IEEEに移行するほどには成熟していないと考えていましたし、今もそう思っています。 エージェントの標準化でクリティカルマスを作りたいのであれば、（FIPAはエージェントコミュニティではすでに知られていますが、おそらく）別の名前で）組織を（ほぼ）自主的な取り組みとして再開する必要があると思っています。 エージェント技術では、FIPA 標準は主にエージェント間の通信を扱い、異なるエージェント プラットフォームが通信できることを保証します。 2013年現在、世界では少数のエージェントアプリケーションしか展開されておらず、AgentCitiesの精神に則り展開されたエージェントプラットフォームの世界的なネットワークも存在しないため、この問題は発生しない。 そのため、これらの標準規格は実務にはほとんど関係ありません。 さらに、ウェブサービス技術は、分散システムにおいて相互運用性を実現することに成功しています。 この点で，エージェントプラットフォームが機能をウェブサービスとしてシームレスに外部化し，既存のウェブサービスを利用して他のシステムと統合できるようにすることは，現実的に非常に重要である． これには、標準的なWebサービス定義言語（WSDL）や、GoogleやYahooなどの大手企業がREST経由で多くのAPIを提供しているように、RESTfulなWebサービスの数が増えています。 私の考えでは、純粋なエージェントの標準化のための新しいイニシアチブは、重要でない問題に対処するため、この技術の採用にあまり貢献しないでしょう。

Question 4: エージェントプラットフォーム、言語、およびツールの分野でまだ足りないものは何ですか

Giancarlo Fortino

私たちは多くのものを持っています。 それらを適用し、評価する必要があると思います。 もちろん、業界の世界では、リファレンス・モデルの（限られた）セットと関連する CASE ツール（リファレンス・メソドロジーを含む）に焦点を当てることが必要です。 これは、エージェント技術がより広く受け入れられるための鍵だと思います。

Lars Braubach

私は、いくつかのことが欠けていると思います – まず、主流のオブジェクト指向言語としっかりと統合するエージェントプログラミング言語です。 また、グリッドやクラウドの分野で、エージェント技術を採用した産業グレードの分散インフラストラクチャを用意する必要があります。 特に、Platform-as-a-Service (PaaS)の分野では、分散アプリケーションを開発するための新しいプログラミングアプローチが必要である。 ここで、マルチエージェントアプローチは、このギャップを埋めるのに役立つ可能性があります。 この側面に関連して、分散システムのための包括的なデバッグおよびテストアプローチとツールがまだ不足しています。

Costin Badica

私たちは、より伝統的な CS 研究および手法と連携し、AOSE や AOP が時として行おうとするように、エージェント傘下のものを不必要に再発明することを避ける必要があります。

Giovanni Rimassa

エージェントプラットフォームは、標準的なITインフラを汚染しないよう、追加の制約を加えて再設計される必要があります：その高度な機能についてはピカピカであるけれど、メカニズムについては非常に退屈です。 リレーショナル データベース管理システムまたは NoSQL データベース以外の永続性を示すべきではありませんし、Java Message Service、SOAP、または RESTful Web サービス以外のメッセージ パッシングを実行すべきではありません。 言語とツールについては、アクターとエージェントプログラミング言語を統合しようとする現在の研究の波が強くなり、大量導入に本当に適した完全な開発環境を1つ以上作り出すことを目標にする必要があります。 私の個人的な希望としては、エージェント、アーティファクト/サービス、および知識/データを区別する、最新の型システムを備えたアクター/エージェント言語があればと思います。

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