Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI. Budowanie agentów AI.

Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów to podejścia, które umożliwiają dokładne modelowanie, analizowanie i weryfikowanie systemów wieloagentowych (MAS) w sposób matematyczny i logiczny. Dzięki tym metodom możliwe jest zaprojektowanie systemów, które są bardziej niezawodne, bezpieczne, skalowalne i łatwiejsze do utrzymania. W inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów formalne metody są wykorzystywane do rozwiązywania takich problemów jak koordynacja, komunikacja, podejmowanie decyzji, planowanie, kontrola dostępu do zasobów, a także do weryfikacji i walidacji systemów.

Główne metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów

1. Logika modalna i logika epistemiczna

   • Logika modalna pozwala na wyrażenie stanów, które mogą być możliwe lub konieczne w kontekście systemów wieloagentowych, co pozwala na modelowanie zachowań agentów w kontekście ich celów i decyzji.
     
     
   • Logika epistemiczna jest szczególnie przydatna w modelowaniu wiedzy i przekonań agentów. Pozwala na określenie, co agent wie lub co jest znane wszystkim agentom w systemie. Wykorzystuje się ją do analizy rozproszonych systemów, w których agenci mogą podejmować decyzje na podstawie fragmentarycznych informacji o świecie i innych agentach.
     
     

2. Rachunek wnioskowania i dedukcji

   • Rachunki wnioskowania formalnego umożliwiają tworzenie modeli logiki, które określają, jak agenci mogą dedukować nowe fakty na podstawie dostępnych informacji. Pomaga to w tworzeniu inteligentnych agentów, którzy mogą podejmować decyzje na podstawie posiadanej wiedzy oraz dedukcji z tej wiedzy.
     
     

3. Teoria automatów i maszyny stanów

   • Teoria automatów, a w szczególności maszyny stanów (np. Finite State Machines, FSM), jest wykorzystywana do modelowania zachowań agentów. W takim podejściu agenci są reprezentowani przez stany, a ich przejścia między stanami są określane przez reguły i warunki. To podejście jest szczególnie pomocne przy projektowaniu agentów działających w środowisku o dobrze określonych regułach i celach.
     
     

4. Teoria gier i strategie kooperacyjne

   • Teoria gier jest szeroko stosowana w systemach wieloagentowych do modelowania i analizy interakcji pomiędzy agentami, którzy mają sprzeczne lub komplementarne cele. Formalne metody w tym kontekście umożliwiają agentom wybranie optymalnych strategii działania w sytuacjach rywalizacji lub współpracy.
     
     
   • Zespoły agentów mogą używać formalnych metod do określenia strategii kooperacyjnych w celu osiągnięcia wspólnych celów, takich jak maksymalizacja wydajności, minimalizacja ryzyka, czy rozwiązywanie konfliktów.
     
     

5. Petri Nets

   • Sieci Petriego to formalizm matematyczny, który jest używany do modelowania systemów rozproszonych i wieloagentowych. Pomagają one w reprezentowaniu i analizowaniu współbieżnych procesów oraz synchronizacji działań agentów. Sieci Petriego pozwalają na przedstawienie sekwencyjnych i współbieżnych zależności pomiędzy zdarzeniami i czynnościami, które wykonują agenci.
     
     

6. Zbiór reguł i logika oparta na regułach

   • Systemy oparte na regułach są formalnym podejściem w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów, w których agent podejmuje decyzje na podstawie zbioru reguł. Każda reguła określa warunki, które muszą być spełnione, oraz akcje, które muszą zostać podjęte, jeśli te warunki są spełnione.
   • W kontekście agentów, może to obejmować modelowanie decyzji na podstawie prostych reguł, takich jak "jeśli warunek X jest spełniony, to wykonaj akcję Y".
     
     

7. Modelowanie procesów i koordynacja

   • Formalne modele procesów są stosowane do analizy i optymalizacji współdziałania agentów. Modele te mogą obejmować synchroniczne i asynchroniczne procesy, zarządzanie zasobami, konfliktami oraz ustalanie hierarchii działań w złożonych systemach. Koordynacja agentów opiera się na formalnych regułach dotyczących interakcji agentów i wymiany informacji.
     
     

8. Weryfikacja i walidacja

   • Formalne metody są także używane do weryfikacji i walidacji systemów wieloagentowych, co pozwala na potwierdzenie, że system działa zgodnie z założeniami. Dzięki formalnym technikom takim jak model checking (sprawdzanie modelu), agenci i ich interakcje mogą być dokładnie sprawdzane pod kątem poprawności logicznej, zgodności z wymaganiami i zachowań w różnych scenariuszach.
     
     

Przykłady zastosowań metod formalnych w systemach wieloagentowych

1. Autonomiczne systemy transportowe:
   Formalne metody mogą być wykorzystywane do modelowania interakcji między pojazdami autonomicznymi, aby zapewnić bezpieczną i efektywną współpracę w systemie transportowym. Modele oparte na logice epistemicznej i teorii gier mogą służyć do przewidywania zachowań innych agentów i odpowiedniego dostosowania strategii.

2. Systemy rekomendacyjne:
   W systemach rekomendacyjnych, formalne metody mogą być używane do modelowania preferencji użytkowników i agentów, a także do analizy skuteczności podejmowanych decyzji na podstawie rozproszonej wiedzy.

3. Systemy oparte na współpracy:
   W systemach wieloagentowych wymagających współpracy, takich jak roboty przemysłowe czy systemy zarządzania magazynami, formalne modele wspólnej wiedzy i koordynacji agentów pomagają w planowaniu i synchronizacji działań, minimalizując konflikty i optymalizując wydajność.

Podsumowanie

Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów odgrywają kluczową rolę w projektowaniu i analizie systemów wieloagentowych. Dzięki tym metodom możliwe jest tworzenie solidnych, niezawodnych i skalowalnych systemów, które działają zgodnie z określonymi regułami i strategiami. Formalne podejście umożliwia skuteczną weryfikację i walidację zachowań agentów oraz zapewnia wysoką jakość i spójność systemu.

Metody formalne w specyfikacji odnoszą się do wykorzystania matematycznych narzędzi i technik do precyzyjnego opisu i analizy systemów oprogramowania, ich właściwości, funkcji oraz zachowań. W kontekście inżynierii oprogramowania, metody formalne pomagają w tworzeniu specyfikacji, które są jednoznaczne, spójne i weryfikowalne, co pozwala na eliminację błędów już na etapie projektowania systemu. Takie podejście jest szczególnie cenne w przypadku systemów skomplikowanych, wymagających wysokiej niezawodności, takich jak systemy wieloagentowe, systemy rozproszone czy oprogramowanie krytyczne.

Rodzaje metod formalnych w specyfikacji

1. Specyfikacja za pomocą logiki formalnej

   • Logika predykatów:
     Jest używana do wyrażania właściwości systemów w postaci formalnych twierdzeń, które muszą być prawdziwe w danym systemie. Może obejmować zarówno logiczne wyrażenia na temat stanów systemu, jak i operacje, które są w nim dozwolone.
     
     
   • Logika modalna:
     Wykorzystywana do modelowania kontekstów, które zależą od stanów lub modalności (np. "może", "musi", "wiedza"). Jest przydatna w systemach wieloagentowych do modelowania przekonań, wiedzy i intencji agentów.
     
     
   • Logika temporalna:
     Umożliwia specyfikowanie właściwości systemów, które zmieniają się w czasie (np. bezpieczeństwo systemu w różnych stanach lub zachowanie systemu w czasie rzeczywistym).
     
     

2. Języki specyfikacji formalnej

   • Z formalnymi językami specyfikacji, takimi jak Z, VDM (Vienna Development Method) czy B-Method, można precyzyjnie określić, jak system powinien działać. Języki te opierają się na matematycznych koncepcjach, takich jak zbiory, relacje czy funkcje, co pozwala na utworzenie jednoznacznej specyfikacji.
     
     
     • Z: Język wykorzystywany w specyfikacji systemów komputerowych oparty na logice zbiorów. Pozwala na specyfikowanie systemów poprzez opis zbiorów i relacji między nimi.
       
       
     • VDM: Metoda, która wykorzystuje specyfikację za pomocą modelu matematycznego i funkcji, umożliwiając modelowanie systemów oprogramowania w sposób strukturalny.
       
       
     • B-Method: Podejście formalne, które łączy specyfikację matematyczną z techniką tworzenia oprogramowania i weryfikacji, umożliwiając modelowanie, projektowanie i implementację systemów w sposób spójny i weryfikowalny.
       
       

3. Modelowanie za pomocą sieci Petriego

   • Sieci Petriego są formalizmem używanym do modelowania i analizowania systemów rozproszonych i współbieżnych. Pozwalają na reprezentację stanów systemu oraz przejść pomiędzy tymi stanami. Sieci Petriego mogą być wykorzystywane do opisu procesów, które zachodzą w systemie, a także do analizy i weryfikacji takich procesów pod kątem ich poprawności i efektywności.
     
     

4. Specyfikacja za pomocą diagramów

   • Diagramy UML (Unified Modeling Language), choć nie są formalne w sensie matematycznym, mogą być rozszerzane o aspekty formalne, szczególnie w połączeniu z technikami weryfikacji. Na przykład, diagramy stanów mogą być analizowane pod kątem logicznych reguł przejść, które są formalnie określone.
     
     
   • Diagramy procesów i aktorów: W systemach wieloagentowych mogą być używane do przedstawienia interakcji i koordynacji agentów w systemie. Można je łączyć z formalnymi metodami w celu dokładnego określenia zależności i sekwencji działań.
     
     

5. Weryfikacja formalna

   • Model checking:
     To technika, która umożliwia automatyczne sprawdzanie, czy spełniona jest dana właściwość systemu, jak np. bezpieczeństwo, liveness czy zgodność z wymaganiami. Przy użyciu modelu formalnego systemu i odpowiednich narzędzi, można sprawdzić, czy dany system nie zawiera błędów, takich jak martwe stany, konflikty czy nieoczekiwane interakcje.
     
     
   • Dowodzenie poprawności:
     Dowody matematyczne są używane do potwierdzenia, że system spełnia swoje specyfikacje. Takie podejście jest szczególnie ważne w systemach, które muszą działać w sposób deterministyczny i niezawodny.

Zalety wykorzystania metod formalnych w specyfikacji systemów wieloagentowych

1. Precyzyjność i jednoznaczność:
   Formalne metody pozwalają na bardzo precyzyjne określenie zachowania systemu, eliminując niejasności i umożliwiając jednoznaczne rozumienie wymagań.

2. Wczesne wykrywanie błędów:
   Dzięki formalnym specyfikacjom możliwe jest wczesne wykrycie błędów i niespójności w projekcie, co zmniejsza ryzyko wystąpienia problemów w późniejszych fazach rozwoju systemu.

3. Zwiększenie niezawodności:
   Formalne metody pozwalają na weryfikację właściwości systemu, takich jak bezpieczeństwo, niezawodność czy zgodność z wymaganiami, co zapewnia większą pewność, że system będzie działał zgodnie z oczekiwaniami.

4. Modularność i skalowalność:
   Formalne podejście umożliwia łatwe włączanie nowych komponentów systemu i rozszerzanie go, jednocześnie zapewniając, że nowe elementy będą zgodne z całościową specyfikacją.

Podsumowanie

Metody formalne w specyfikacji systemów wieloagentowych pozwalają na precyzyjne określenie wymagań, funkcji i właściwości systemu. Dzięki matematycznym narzędziom, takim jak logika, języki formalne czy sieci Petriego, inżynierowie oprogramowania mogą tworzyć systemy o wysokiej niezawodności i bezbłędnej implementacji. W połączeniu z technikami weryfikacji, metody formalne stanowią silne narzędzie w budowie zaawansowanych i złożonych systemów wieloagentowych.

Wybór odpowiedniej metody formalnej do specyfikacji i projektowania systemu wieloagentowego zależy od wielu czynników, takich jak złożoność systemu, wymagania dotyczące weryfikowalności, skalowalności, oraz potrzeba precyzyjnego modelowania interakcji agentów i ich decyzji. Oto, kiedy warto rozważyć użycie różnych metod formalnych:

1. Logika Predykatów

Kiedy używać:

• Modelowanie relacji i interakcji agentów:
  Logika predykatów jest bardzo przydatna, gdy chcesz formalnie opisać, jak agenci wchodzą w interakcje lub jakie warunki muszą być spełnione w systemie.
  
  
• Proste i średnio złożone systemy:
  Jeśli system nie wymaga złożonego modelowania procesów lub stanów, logika predykatów pozwala na opisanie warunków logicznych i zależności między agentami w sposób dość przystępny i łatwy do implementacji.
  
  
• Analiza relacji i stanów:
  Logika predykatów jest idealna do analizy i specyfikacji stanów systemów, zależności i reguł.

Zalety:

• Łatwość w wyrażaniu zależności i warunków.
• Możliwość formalnej analizy poprawności specyfikacji.

Przykład zastosowania: Modelowanie interakcji agentów, takich jak wymiana wiadomości, z warunkami logicznymi dotyczącymi ich zachowań.

2. Sieci Petriego

Kiedy używać:

• Modelowanie procesów i synchronizacji:
  Sieci Petriego doskonale nadają się do modelowania systemów, w których zachodzi współbieżność, synchronizacja oraz przepływ informacji między agentami lub elementami systemu.
  
  
• Złożone systemy z wieloma stanami i procesami:
  Jeśli system składa się z wielu współbieżnych procesów, które muszą się wzajemnie synchronizować lub wymieniać dane, sieci Petriego oferują jasną metodę do ich modelowania.
  
  
• Weryfikacja i analiza:
  Sieci Petriego mogą być używane do weryfikacji poprawności systemu pod względem jego stanów, przejść i możliwych sekwencji działań.

Zalety:

• Doskonałe do modelowania współbieżności i synchronizacji.
• Możliwość analizy cykli i martwych punktów w systemie.
• Przydatne w systemach z wieloma procesami, które muszą się wzajemnie synchronizować.

Przykład zastosowania: Modelowanie cyklu życia transakcji w systemie wieloagentowym, gdzie agenci muszą przechodzić przez różne etapy (np. oczekiwanie, przetwarzanie, wysyłanie).

3. Język Z

Kiedy używać:

• Wymagania na wysoką formalność i precyzję:
  Język Z jest szczególnie użyteczny, gdy system wymaga precyzyjnej i formalnej specyfikacji matematycznej, szczególnie w kontekście systemów wymagających dokładnego modelowania struktur danych.
  
  
• Złożone systemy z wyraźną strukturą danych:
  Gdy system zawiera skomplikowane struktury danych (np. zbiorów, krotek, funkcji), Z umożliwia ich precyzyjne opisanie.
  
  
• Systemy z wymaganiami weryfikacji:
  Z jest użyteczny, gdy zależy Ci na formalnej weryfikacji systemu (np. sprawdzenie poprawności operacji, brak błędów logicznych).

Zalety:

• Wysoka formalność i precyzja w modelowaniu.
• Umożliwia łatwą weryfikację poprawności systemu.

Przykład zastosowania:
Specyfikacja interakcji agentów w systemie wieloagentowym, gdzie agenci muszą przechodzić przez różne stany i przetwarzać dane.

4. VDM (Vienna Development Method)

Kiedy używać:

• Złożone, ale dobrze zdefiniowane systemy:
  VDM jest odpowiedni dla systemów, które wymagają formalnej specyfikacji z jednoczesnym uwzględnieniem struktury danych oraz operacji.
  
  
• Inżynieria oprogramowania:
  VDM jest stosowane w przypadkach, gdy system ma być zaprojektowany z myślą o ścisłej weryfikacji i analizie logicznej działania.
  
  
• Wysokie wymagania jakościowe:
  Kiedy system musi spełniać wysokie wymagania jakościowe, szczególnie w kontekście bezpieczeństwa i niezawodności.

Zalety:

• Dobrze nadaje się do modelowania złożonych operacji na danych.
• Umożliwia formułowanie precyzyjnych kontraktów i wymagań systemowych.

Przykład zastosowania: Specyfikacja systemu agentów, w którym agenci przetwarzają dane w złożony sposób i muszą przechodzić przez różne operacje.

5. UML z formalnymi rozszerzeniami

Kiedy używać:

• Modelowanie zrozumiałe dla zespołu projektowego:
  UML jest bardziej przystępny niż inne metody formalne i umożliwia wizualne przedstawienie systemu. Dobrze nadaje się do komunikacji z zespołami projektowymi, które niekoniecznie muszą znać matematyczne metody formalne.
  
  
• Systemy wymagające wizualizacji procesów i interakcji:
  Jeśli system wieloagentowy jest rozległy i wymaga przedstawienia hierarchii agentów, interakcji między nimi oraz stanów, UML jest dobrym wyborem.
  
  
• Użycie w praktycznych projektach inżynierskich:
  UML jest powszechnie stosowany w przemyśle, szczególnie w projektach, które nie wymagają bardzo formalnej specyfikacji, ale chcą mieć ścisłe określenie zachowań.

Zalety:

• Łatwość w komunikacji z zespołami niebędącymi ekspertami w formalnych metodach.
• Umożliwia szybkie i efektywne przedstawienie interakcji i struktury systemu.

Przykład zastosowania:
Projektowanie systemu, w którym agenci muszą wymieniać wiadomości i przechodzić przez różne etapy, np. za pomocą diagramu sekwencji i diagramu stanów.

Podsumowanie:

• Logika predykatów:
  Używaj do formalnego opisu zależności i interakcji agentów w systemach o relatywnie prostych wymaganiach.
  
  
• Sieci Petriego:
  Idealne dla systemów z wieloma współbieżnymi procesami, gdzie kluczowa jest synchronizacja i kontrola przepływu.
  
  
• Z: Wybierz, gdy system wymaga precyzyjnego modelowania struktur danych i operacji, z silnym naciskiem na weryfikację.
  
  
• VDM: Stosuj w złożonych systemach, w których zarówno operacje, jak i dane muszą być precyzyjnie określone, szczególnie przy wymaganiach wysokiej jakości.
  
  
• UML: Przydatne w projektach inżynierskich, gdzie ważna jest wizualizacja i komunikacja w zespole projektowym, ale niekoniecznie wymagana jest głęboka formalność.

Wybór metody zależy więc od specyficznych potrzeb projektu, poziomu formalności, jakiego oczekujesz, oraz skali systemu.

Specjalizujemy się w tworzeniu nowoczesnych ekosystemów Agentów AI oraz Multi-Agentów, które usprawniają procesy biznesowe, zarządzają danymi i wspierają podejmowanie decyzji w organizacji. Tworzymy dedykowane, szyte na miarę rozwiązania zarówno w oparciu o platformy Low/No-Code, jak i indywidualnie projektowane technologie, dostosowane do specyficznych potrzeb i wymagań Twojej organizacji. Integrujemy nasze rozwiązania  się z istniejącymi systemami, podnosząc ich wydajność i innowacyjność.

Oferujemy także usługi konsultingowe w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, zapewniając wsparcie na każdym etapie realizacji projektu.

Przygotowaliśmy dla Ciebie zbiór artykułów, które krok po kroku wprowadzą Cię w proces budowy agentów AI. Rozpoczynając od podstawowych pojęć, przejdziemy przez bardziej zaawansowane techniki, które umożliwią Ci zrozumienie wszystkich etapów tworzenia efektywnych agentów AI. Z każdym artykułem będziesz poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

1. Wprowadzenie do systemów wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems)

• Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI?
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zasady komunikacji między agentami AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Ontologia w komunikacji agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI

• Projektowanie architektury systemu wieloagentowego.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Zasady tworzenia hierarchicznej struktury agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Orkiestracja w systemach agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Badanie przepustowości i wydajności agentów AI w hierarchicznym systemie agentów. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

3. Wybór lidera i zarządzanie współpracą agentów. Budowa agentów AI

• Wybór lidera w systemach multiagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych.  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Heartbeat w systemach rozproszonych.( w trakcie przygotowania)
  
  
• Relacje zależności w systemach wieloagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów AI może współdzielić zasoby. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zarządzanie kolizjami agentów AI. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain)
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.

4. Budowanie i testowanie agentów AI. Budowa agentów AI

• Rozwiązania szyte na miarę" czy platformy no low-code? Co wybrać do budowy agenta AI?
  
  
• Testowanie agentów multimodalnych. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Komunikacja w ekosystemie agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

5. Uczenie się i adaptacja agentów AI. Budowa agentów AI.

• Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Federated Learning (FL).Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Czy zastosowanie agentów AI pozwala uniknąć zjawiska halucynacji? 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI

• Practical Reasoning Agent (PRA). Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Agenci rozumowania dedukcyjnego. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
• Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Rola kontrolna alignment layers w modelach LLM. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Hakowanie modeli LLM za pomocą monitów prompt injection. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby manipulacji i łamania zabezpieczeń modeli w systemach AI.
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  

7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI

• Budowa systemu agentów AI przykład.  - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych.
  
  
• Vertical AI agent. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Mechanism Design. Budowa agenta AI

8. Weryfikacja i optymalizacja systemów. Budowa agentów AI

• Weryfikacja implementacji systemów wieloagentowych przy użyciu metod formalnych.Budowa agentów AI
• Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI.Budowa agentów AI