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在人工智能界，尽管Agent和多Agent系统的行为理论和体系结构已经积累了很多的研究成果，协作技术也已经研究了多年。但是现有的研究成果只适用于相对静态的小规模多Agent系统，未提供强有力的基础结构去支持多Agent系统中协商的实现。缺乏理性和灵活的协商机制，难以支持Agent间合作的动态形成和随机协调，不利于Agent承担因环境的不确定性而需动态协作的复杂任务。 为此，本课题组提出了开发管控Agent社交行为的基础结构IMCSBA，旨在以社区／联邦式的政策导向型Agent社会体制为主线，从五维：信息内容语义的清晰化、Agent中介服务的体系化、Agent协商过程的理性化、Agent行为规范的法制化和Agent服务调控的个性化，给Agent提供开放式、多方位、系统化、安全的、且易于人透明调控的社交活动环境，去支持Agent社交智能的高效开发。 面向服务的协商是IMCSBA的核心机制之一。其目的在于建立服务供需双方的合作基础——服务提供合同。要实现这种协商机制，关键在于四个方面：一是建立社交本体论和领域本体论，二是采用合理的协商协议，三是设计高效的协商推理机制，四是有一种消息通信机制来保证协商机制的实现。本体论使以OKRL或OML表示的通信内容具有Agent可理解的清晰语义。协商协议是协商推进的规则保证。高效的协商推理模型可以在协商双方对协商的结果比较满意的情况下，使协商更快达成一致，它从三个层次：评价、战略和战术，提供支持协商模型的推理技术，提高Agent的协商智能。消息通信机制是协商机制实现的通信基础，只有设计良好的消息机制，才能高效清晰地传递协商消息，并促成协商的开始、进行和结束。 研究重点将协商内容的表示和多层次(评价、战略和战术)推理及决策技术整合进协商协议的理论和方法中，并在IMCSBA框架中将其实现。