Тема 5. Тактичні прийоми електронної комерції

1. Програмні агенти та мультиагентні системи електронної комерції

2. Онтологічне подання знань у системах електронної комерції

3. Особливості податкового регулювання в електронній комерції

1. Програмні агенти та мультиагентні системи електронної комерції

В економічних системах виникає необхідність розглядати такі поняття, як стан системи, ситуації, планування. Ці процеси підтримуються інформаційними системами, які часто мають у своєму розпорядженні неповну або неточну інформацію.Для їх опису використовують так званих програмних агентів (ПА).

Агент — це програмно або апаратно реалізована система, що має такі властивості: автономність — здатність функціонувати без прямого втручання людей або програмно-апаратних засобів і при цьому здійснювати самоконтроль над своїми діями і внутрішніми станами; суспільна поведінка, тобто здатність до взаємодії з іншими агентами або людьми, обмінюючись повідомленнями за допомогою мов комунікації; реактивність — здатність сприймати стан середовища (фізичного світу, користувача — через призначений для користувача інтерфейс, сукупність інших агентів, мережу Internet); цілеспрямована активність — здатність агентів реагувати на запити, що надходять із середовища, і здійснювати цілеспрямовану поведінку, проявляючи ініціативу.

Рішення завдання одним агентом на основі інженерії знань — це підходи класичного штучного інтелекту, згідно з яким агент (наприклад, інтелектуальна система), володіючи глобальним баченням проблеми, має всі необхідні здібності, знання і ресурси для його вирішення.

У сфері мультиагентних систем (МАС), яка є предметом дослідження розподіленого штучного інтелекту, передбачається, що окремий ПА може мати лише часткове уявлення про загальне завдання і здатний вирішувати лише певне підзавдан-ня. Тому для вирішення певної складної проблеми потрібна взаємодія кількох агентів, що пов'язано з організацією МАС.

МАС — інтелектуалізовані інформаційні системи, які складаються з набору програмних агентів, кожен з яких є автономним, мобільним та інтероперабельним, здатним обмінюватися інформацією для досягнення спільних цілей. Іншими словами — це співтовариство ПА, які пов'язані один з одним цілями та спільно використовуваними ресурсами.

Цей соціальний аспект рішення завдань — одна з фундаментальних характеристик концептуальної новизни новітніх ІКТ у віртуальних організаціях.

Концепція ПА пов'язана з використанням понять з теорії діяльності і теорії комунікації. При цьому діяльність та інтелект розуміють як процеси, що рекурсивно залежать один від одного і забезпечують їх породження і реалізацію. Підкласом ПА є інтелектуальні агенти. Інтелектуальні програмні агенти — це інтелектуалізовані програмні системи, що базуються на знаннях.

Прийнято розрізняти вузьке ("сильне") та широке ("слабке") визначення терміна "інтелектуальний агент". Інтелектуальний агент у широкому розумінні — це інформаційна система, що має такі ключові ознаки:

автономність (autonomy) — функціонування, значною мірою не залежне від втручання людини, і контроль власних дій та внутрішнього стану;

соціальність (social ability) — інтелектуальна та конструктивна взаємодія з іншими агентами та людьми шляхом обміну повідомленнями деякою загальнозрозумілою мовою комунікацій;

реактивність (reactivity) — сприйняття змін середовища і вчасне реагування на них;

проактивність (pro-activity) — здатність агента генерувати цілі і діяти раціонально для їх досягнення, а не тільки реагувати на зовнішні події.

Зазвичай поведінка людини прогнозується й аналізується через такі атрибути відношень, як переконання, бажання, надії, побоювання тощо, які називаються інтенсіональними поняттями.

Д. Деннет ввів термін "інтенсіональні системи" для опису сутностей, поведінка яких прогнозується шляхом приписування їм атрибутів переконання, бажання і раціональності, а Дж. Маккарті розглянув сферу застосування таких систем. Чим менше відомо про систему і її структуру, тим більше корисні інтенсіональні пояснення її поведінки. Крім того, для досить складної системи (навіть за наявності повної інформації про неї) інтенсіональні пояснення її поведінки часто практично корисніші, ніж механістичні.

Більш строге ("сильне") розуміння терміна "інтелектуальний агент" передбачає наявність в агента ментальних властивостей (інтенсіональних відношень), до яких належать:

знання (knowledge) — стала частина інформації агента про себе, середовище й інших агентів, що не змінюється в процесі його функціонування;

переконання (beliefs) — знання агента, які можуть змінюватися в процесі його функціонування і ставати хибними, про

поточний стан світу і про зміни в ньому, до яких має привести

виконання дій агента;

бажання (desires) — ставлення агента до майбутніх станів світу та переваги, які він надає одним з них порівняно з іншими (агент може мати несумісні та недосяжні бажання і тому не очікує, що всі вони мають бути досягнуті);

наміри (intentions) — підмножина цілей, які може досягти обмежений у ресурсах агент, і засіб їх досягнення;

цілі (goals) — несуперечлива підмножина бажань, досягнення яких агент прийняв як поточну стратегію поведінки;

зобов'язання (commitments) стосовно інших агентів — завдання, які агент виконує за дорученням інших агентів у рам­ках кооперації та співробітництва.

Перші два поняття — переконання та знання — називають "точкою зору" (attitudes) агента, інші характеризують в англомовній літературі загальним терміном "pro-attitude", сутність яких полягає у тому, що вони спрямовують дії та поведінку агента.

Інтенсіональні відносини поділяються на інформаційні (переконання та знання) і передвідносини (бажання та емоції, намір, зобов'язання, цілі тощо). Перші стосуються інформації, що має агент про світ, у якому він існує, тоді як перед-відносини — це відомості, які певним чином впливають на дії агента.

Перед- та інформаційні відносини тісно пов'язані, оскільки агенти можуть, наприклад, формувати наміри на основі на­явної в них інформації про світ.

Деякі науковці вважають, що інтелектуальному агенту мають бути притаманні такі властивості:

мобільність (mobility) — здатність переміщуватися телекомунікаційними мережами (локальними або глобальними) для досягнення своїх цілей;

доброзичливість (benevolence) — готовність агентів допомагати іншим агентам та виконувати доручення користувача;

правдивість (veracity) — властивість не повідомляти іншим агентам та користувачу інформацію, про помилковість якої йому відомо;

раціональність (rationality) — здатність виконувати саме ті дії, що приводять до досягнення його цілей у рамках наявних у агента знань і переконань.

Інтелектуальність ПА визначається його спроможністю міркувати і навчатися, наявністю моделі користувача, його потреб і механізму пошуку засобів їх задоволення.

Модель ПА містить модель ПрО (предметна область), модель користувача, засоби сприйняття (сенсори), засоби виконання дій (ефектори), цілі і планувальник дій на підставі цілей, моделі інших агентів і засоби взаємодії з ними

Модель ПрО, в якій функціонує ПА, відображає структуру та ієрархію об'єктів (наприклад, у вигляді онтології), на які спрямовані дії агентів та які впливають на способи досягнення його цілей. ПА має явно задану символьну модель світу, в якій рішення (наприклад, вибір дії) приймаються через логічні (або щонайменше псевдологічні) міркування, що базуються на відповідності між зразками та символьними маніпуляціями. Це приводить до двох проблем: як за час, упродовж якого інформація ще буде актуальною, адекватно описати реальний світ символами та як агентам обробити цю інформацію.

Модель користувача призначена для того, щоб ПА правильно інтерпретував завдання користувача та сповіщав про отримані результати у зручній та зрозумілій формі. У процесі роботи агент може поповнювати модель користувача, накопичуючи досвід взаємодії з конкретним користувачем (або класом користувачів) для підвищення ефективності своєї роботи.

Засоби сприйняття та засоби виконання дій ПА залежать від функцій, які агент має виконувати. Цілі агента визначають його дії відповідно до принципу раціональності: агент виконує тільки ті дії, які, за наявною в нього інформацією, приведуть до виконання хоча б однієї з його цілей. Планувальник дій агента визначає його дії та їх послідовність.

Моделі інших агентів потрібні ПА для того, щоб успішно взаємодіяти з цими агентами і обмінюватися з ними інформацією в процесі досягнення спільних цілей.

Застосування агентних технологій в електронному бізнесі пов'язане з представленням споживача і продавця через програмних агентів, що дають змогу створювати адаптивні моделі поведінки покупців і продавців.

ПА, що входять до складу МАС, здатні взаємодіяти для того, щоб обмінюватися послугами, які потрібні їм для досягнення цілей, поставлених перед ними користувачами. МАС скла­дається з множини ПА, які взаємодіють шляхом комунікацій, здатні взаємодіяти в ЄШ, мають певні сфери впливу, що можуть перетинатися або збігатися.

МАС використовуються у багатьох ПрО: управлінні підприємствами та виробничими процесами, плануванні рухом транспорту (повітряного, залізничного, автомобільного), аналізі та пошуку економічної інформації, навчанні, бізнесі тощо.

ПА забезпечують встановлення та підтримку рівноправних зв'язків між економічними об'єктами інформаційної економіки. ПА можуть виступати як посередники на електронних ринках: агент з власної ініціативи або за дорученням іншого агента чи користувача організовує пошук потрібного товару/ послуги в єдиному інформаційно-економічному просторі і доставляє його клієнту.

Агентний підхід є апаратом моделювання та інструментом дослідження інформаційної економіки та орієнтований на дослідження економічних систем, що складаються з множини розподілених застосувань. Основна особливість цього підходу — дослідження того, як економічний порядок і регулярність виникають з локальних взаємодій автономних ПА, регульованих через параметри економічного середовища.

Обмеженим ресурсом є те, заради чого ПА встановлюють між собою бізнес-зв'язки: місце в системі поділу праці, де цей агент становить для економічної системи найбільшу цінність і, отже, одержує від участі в спільній діяльності максимально можливу для себе вигоду.

Для того, щоб у групі окремий ПА мав змогу "усвідомити" можливість своєї участі в її діяльності і "передбачати" можливі вигоди і ступінь зацікавленості інших груп СЕД у його діях, він повинен мати досить повну картину про можливості і наміри решти ПА. Урахування цієї обставини може бути ре­алізоване включенням у модель поведінки агента його BDI ментальної моделі (Belief-Desire-Intention), яка містить інформаційні моделі (образи) інших об'єктів, а також моделі доступних йому складових економічної системи.

Ментальна модель потрібна агентові, щоб передбачати свої можливі дії і приймати рішення, але вона буде працездатною для забезпечення властивого суспільним формам високого рівня взаємозалежності дій незалежних і рівноправних агентів тільки за наявності механізму безперервної підтримки п в актуалізованому стані.

Для цього інформаційні моделі програмних агентів-партнерів у ментальній моделі повинні мати зв'язки з реальними бізнес-партнерами, які в умовах групи формуються як носії ментальної моделі через прямі контакти з партнерами. У цьому разі ментальна модель — колективно підтримувана субстанція, яка вже не належить одноосібно окремому програмному агенту, хоча вона і може існувати тільки в його профілі. Починаючи з певного рівня розвитку ІКТ, ментальна модель може бути відчужена від ПА на певному інформаційному носії, після чого вона вже є одним з об'єктів інформаційного простору групи ПА — певного ІЕП.

За рахунок активної спільної діяльності всього співтовариства ПА в актуалізації ментальної моделі можна вважати, що ця модель, тобто інформаційна модель ІЕП, є системою, яка складається з ментальних моделей членів цього співтовариства.

Для процесу координації на базі прямих зв'язків між ПА характерно, що вони "обговорюють" свої дії між собою, "домовляються" про взаємоприйнятні дії і потім "координують" свою спільну економічну діяльність, за якою досягають домовленості. В інформаційній економіці основним чинником є переговорний процес.

З урахуванням гіпотези про існування інформаційної моделі ІЕП цей процес координації може бути уточнений: ПА відчужують у таку інформаційну модель свої пропозиції з приводу нових варіантів діяльності та нових комбінацій економічних зв'язків.

Сукупність таких пропозицій становить множину вибору кожного ПА бізнес-системи. Агенти оцінюють прийнятність існуючих пропозицій і вносять свої, які також оцінюються рештою ПА. Якщо співтовариство агентів зафіксувало в своїй множині вибору взаємовигідний варіант, то він реалізується, а встановлені між ПА зв'язки використовуються для поточної координації діяльності.

В економіці прямих рівноправних зв'язків існує два підпростори діяльності ПА: матеріальний — реальні процеси створення, розподілу і споживання ресурсів; інформаційний — результат ментального (психологічного) відображення першого, що включає процеси формування інформаційної моделі еко­номічного простору, а також колективне конструювання ПА на цій основі нової інформаційної моделі матеріального простору.

ПА створюють в інформаційно-економічному просторі модель матеріального простору і потім перебудовують його відповідно до поточних потреб. У цьому є певна циклічність: інформаційні моделі нових зв'язків і видів економічної діяльності, що ініціюються в іншому просторі ІЕП (інформаційно-економічний простір), частково матеріалізуються в структурі першого ІЕП, змінюючи його поточний стан; з іншого боку, новий стан першого простору стає базисом для генерації нових станів та інформаційних моделей, що заповнюють інший простір. Зв'язки ПА поділяються на два типи: 1) обміну ресурсами, 2) обміну інформацією.

З метою впровадження агентної парадигми у 1996 р. створено FIPA (Federation of Intelligent Physical Agents) — міжнародну організацію, яка визначає ПА як об'єкт, що знаходиться в певному інформаційному електронному середовищі, від якого він отримує дані про події, що відбуваються у ньому, інтерпретує їх і виконує команди, які впливають на це середовище. ПА може містити програмні й апаратні компоненти.

Інтелектуальні програмні агенти — інтелектуалізовані програмні системи, що базуються на знаннях.

Класична архітектура "клієнт — сервер" є занадто обмеженою для агентів, для них більш прийнятна архітектура peer-to-peer на основі агентної платформи. Агентна платформа — це середовище, у якому функціонують агенти; воно надає агентам базові послуги, забезпечує передачу повідомлень між агентами, управляє життєвим циклом агентів, підтримує їх мобільність, забезпечення безпеки, реалізовує всю інфраструктуру, стандартні інтерфейси для взаємодії з іншими платформами.

Розглянемо агентну платформу відповідно до специфікації FIPA, яка має таку архітектуру.

Directory Facilitator (DF) — це додатковий, необов'язковий компонент, що забезпечує довідкову інформацію іншим агентам. Тут агенти можуть реєструвати свої послуги або здійснювати запити, щоб довідатися про пропоновані послуги інших агентів.

Agent Management System (AMS) — це обов'язковий компонент агентної платформи, де має реєструватися агент.

Message Transport Service (MTS) — це метод комунікації між агентами на різних агентних платформах.

Agent Platform (АР) — фізична інфраструктура, у якій функціонують агенти. АР складається з комп'ютера, операційної системи, програмного забезпечення для підтримки агента, компонентів управління агентами FIPA — DF, AMS і MTS.

Однією з переваг мультиагентної системи є те, що всі агенти можуть мати однакові пріоритети, і покупець може віддавати перевагу тому, хто запропонує найкращі умови для торгівлі.Агент покупця у такій МАС може взаємодіяти з численною кількістю агентів-продавців. У традиційній системі торгівлі покупцю важко знайти на ринку найкращу пропозицію, оскільки це вимагає витрат на велику кількість контактів із продавцями, а агенти виконують всю цю роботу автоматично і досить швидко.

ПА можна представити більш специфічними типами агентів, які мають деякі з таких ознак:

реактивність (reactivity) — реакція на зміни середовища;

автономність (autonomy) — самостійне виконання розпоряджень користувача без детальних інструкцій;

співробітництво (collaborative behavior) — здатність співпрацювати разом з іншими агентами для досягнення спільної мети;

інтелектуальність — здатність до навчання;

прогресивність — перехоплення ініціативи і зміна навколишнього середовища;

спілкування на рівні знань ("knowledge level" communi­cation ability) — спроможність спілкуватися з людьми й іншими агентами мовами, близькими до природних;

здатність до логічного виведення (inferential capability) — обробка абстрактного опису завдання з використанням апріорних знань про цілі та найбільш придатні методи їх досягнення, спроможність будувати моделі власної сутності, свого користувача, ситуацій та інших агентів;

безперервність у часі (temporal continuity) — стійкість ідентифікації і положення протягом тривалого періоду часу;

персоналізація (personality) — наявність персоналізованих значень атрибутів власної поведінки;

адаптивність (adaptivity) — навчання й удосконалення на основі власного досвіду;

мобільність (mobility) — здатність самостійно переходити з однієї платформи на іншу.

правдивість — припущення про те, що агент не буде свідомо поширювати помилкову інформацію;

лояльність — намагання робити те, що потрібно іншим агентам;

раціональність — виконання тільки тих дій, які приводять до досягнення цілей.

Ефективність функціонування систем електронної комерції набагато продуктивніша, якщо програмні агенти взаємодіють у МАС, тобто разом вирішують завдання, яке виходить за межі можливостей кожного з них, мають неоднакові ресурси і знання, слабко пов'язані один з одним, залежно від обставин змінюють свою поведінку, а також стратегії взаємодії і кооперації з іншими агентами. ПА, що входять до складу МАС, здатні обмінюватися інформацією для досягнення спільних цілей; управління ПА може бути децентралізованим; джерела даних і доступ до них децентралізовані; робота агентів є асинхронною.

Теорія МАС походить від теорії відкритих систем, розподіленого штучного інтелекту (РШІ) і загальної теорії складних систем. Розподілений штучний інтелект пов'язаний з аналізом систем, що складаються з окремих незалежних об'єктів, які взаємодіють один з одним, механізмів їх координації.

МАС також є предметом розгляду РШІ. У цьому випадку незалежними об'єктами є ПА. Для вивчення поведінки МАС використовують методи таких наукових дисциплін:

РІПІ (теорія розподілених систем, теорії прийняття рішень), що займається найбільш загальними аспектами колективної поведінки агентів;

теорія ігор, яка використовується для дослідження ситуацій, аналогічних до кооперативних ігор, стратегій ведення переговорів;

теорія колективної поведінки автоматів, яка досліджує колективну поведінку великих груп автоматів з примітивними функціями, спроможних навчатися за допомогою системи штрафів і заохочень;

• біологічні, економічні та соціальні системи.

У розробці МАС використовуються також результати з інших галузей теоретичних досліджень.

Одне з перших застосувань МАС — DVMT (Distributed Vehicle Monitoring), в якому географічно розподілені ПА контролюють транспортні засоби. У галузі управління виробництвом перше застосування МАС — YAMS (Yet Another Manufacturing System).

Програмні агенти електронного бізнесу

Технології електронного бізнесу змінили традиційні способи ведення бізнесу. Обсяг транзакцій збільшився завдяки величезній кількості інформації та динамічності навколишнього середовища. ПА здатні виконувати транзакції від імені користувачів. Це позбавляє людей від рутинних дій.

Інтелектуальні програмні агенти широко застосовуються в системах електронної комерції для порівняння умов продажу товарів в електронних магазинах, для організації індивідуаль­ного обслуговування замовника в електронному середовищі без втручання людини в процес взаємодії із замовником. ПА здатні навчатися з часом: вони запам'ятовують особливості покупця, його традиційні шаблони пошуку, зроблені ним раніше покупки — все це спрямовано на автоматизацію обслуговування замовника.

Традиційна торгівля має такі недоліки: потреба тривалого часу для збирання необхідної інформації про товари/послуги, кількість подібних товарів/послуг постійно зростає; споживач вимушений порівнювати їх перед тим, як приймати рішення про купівлю, це також забирає багато часу; продавець товарів/послуг також витрачає багато часу і коштів на рекламу; дефіцит інформації призводить до неефективної цінової політики тощо.

Всі ці проблеми можна ефективно вирішити, доручивши їх розв'язання програмним агентам. ПА е-бізнесу — це програмні сутності, які забезпечують процес переговорів між спожива­чами та продавцями та всі інші фази торговельного процесу. Кожний ПА може оцінювати торговельні угоди, враховуючи всі її умови.

Агентів е-бізнесу можна охарактеризувати за: 1) роллю, яку виконує ПА; 2) раціональністю поведінки; 3) засобами подан­ня та використання знань; 4) формами зобов'язань, які підтримує ПА; 5) здатністю ПА до суспільної поведінки; 6) стратегі­ями.

Агенти використовують знання про товари/послуги, для яких вони встановлюють ціну, і про те, як інші ПА оцінюють подібні товари. Залежно від того, які правила поведінки задані користувачем, агент обирає стратегію, за якою пропонує продавцю прийнятну ціну. У процесі встановлення ціни важливим фактором є персоніфіковані знання про користувачів.

ПА можуть виконувати в процесі переговорів ролі як споживачів, так і продавців (або обидві ролі водночас). ПА покупців можуть автоматично збирати інформацію про продавців і товари та оцінювати різні пропозиції. У переговорних процесах ПА клієнтів і продавців — основні діючі об'єкти, але в деяких сценаріях (приміром, в електронних аукціонах) головна роль належить агентам-посередникам.

При проектуванні МАС е-комерції потрібно забезпечити:

сприймання агентом нових цілей, що задаються користувачем або іншими агентами, як у пасивному стані, так і в процесі роботи системи;

аналіз ситуацій, які відбуваються в системі, і розробку шляхів досягнення цілей згідно з обраною стратегією поведінки;

виконання поточних завдань, які необхідно вирішити для досягнення підцілей, що допомагають досягти загальної цілі;

формування, вибір сценаріїв для вирішення поточних завдань з використанням наявних знань і ресурсів, доступних агентові;

аналіз отриманих результатів при досягненні поставленої мети;

навчання у процесі взаємодії з іншими агентами або користувачами для отримання запланованих результатів.

Модель СВВ (Consumer Buying Behavior Model) охоплює шість стадій, які дають змогу формально розподіляти за категоріями системи електронної комерції, відповідно і ПА можна розмежувати за функціями, які вони виконують в електронній комерції, в контексті цієї моделі:

ідентифікація потреб — на цій фазі покупець отримує детальну інформацію про потрібний йому товар;

брокеринг товарів — фаза пошуку інформації з метою оцінки альтернативних товарів на основі критеріїв, заданих покупцем;

торговий брокеринг — фаза вибору продавця, який пропонує потрібний покупцеві товар, на основі критеріїв покупця (ціна, гарантії придатності, термін доставки, репутація продавця тощо);

переговори — фаза погодження умов угоди (переговори можуть мати різну тривалість і складність залежно від специфіки ринку та його суб'єктів: на деяких ринках роздрібної торгівлі ціни та інші аспекти угоди фіксуються поза переговорними процесами, тоді як на інших ринках, наприклад ринках акцій, автомобілів, — угоди щодо ціни та інших аспектів угоди встановлюють у процесі переговорів);

платіж і доставка продукції — ця стадія відбувається після закінчення переговорів, якщо була досягнута угода купівлі-продажу;

обслуговування та оцінка — післяпродажна стадія сервісного обслуговування продукції, аналіз процесу використання товару покупцем та рівня його задоволеності.

Розглянемо детальніше властивості деяких ПА, які застосовуються в е-комерції.

PersonaLogic (http://www.personalogic.com) дає змогу споживачам сформувати список товарів, які найкраще відповідають їх потребам. Система в межах певної ПрО відфільтровує товари, що задовольняють жорсткі і м'які обмеження, задані користувачем.

Firefly (http://www.firefly.com) порівнює параметри товарів, які цікавлять споживача, з оцінками, наданими цим товарам іншими споживачами. Система знаходить споживачів, інтереси яких найближчі до інтересів користувача ПА, і після цього рекомендує користувачеві товари, оцінені споживачами найвище.

BargainFinder — ПА купівлі у режимі он-лайн. Покупець описує, що саме він бажає купити. BargainFinder запитує ціну товару, який цікавить його користувача, у кожному комерційному Web-вузлі та повертає користувачеві отримані результати.

Jango може розглядатися як розвинутий BargainFinder. ПА отримує запити безпосередньо від агентів-покупців, а не з центрального сайта. Як тільки будь-який продавець зі списку Excite надає відкритий електронний каталог із цінами товарів, які він пропонує, Jango знаходить у ньому товари, які шукає один з ПА покупців, та порівнює ці ціни з пропозиціями інших продавців.

Kasbah — МАС е-комерції. Споживач створює ПА, задає йому певну стратегію і відсилає цього агента до централізова­ного електронного ринку ПА. ПА ринку автоматизують стадії комерційного посередництва і переговорів як для покупців, так і для продавців. Агенти продажу спілкуються з відповідним ПА, пропонуючи ціну на товар та отримуючи повідомлення "так" або "ні". У випадку відмови ПА збільшує ціну, яку він пропонує продавцю. Для цього ПА Kasbah забезпечує агентів однією з трьох стратегій збільшення пропозицій ціни на товар через певний проміжок часу: "активно", "спокійно" та "раціонально" — відповідно до лінійної, квадратичної та експоненціальної функцій.

ПА Kasbah шукають потенційних клієнтів або торговців і ведуть переговори з ними від імені їх власників. Мета кожного ПА — укласти угоду, що задовольняє набір вказаних споживачем обмежень, який містить, наприклад, бажану ціну, максимальну (або мінімальну) ціну, дату придбання тощо. Ринок Kasbah розроблений так, щоб підтримувати будь-які ПА, спроможні спілкуватися з використанням відповідного протоколу.

AuctionBot — це сервер Internet-аукціону Мічиганського університету. Щоб продавати свою продукцію, користувачі AuctionBot створюють власні аукціони, обираючи один із запропонованих типів, а потім конкретизуючи його параметри (клірингові умови, метод вирішення пропозиції цін, кількість дозволених торговців тощо). Клієнти і продавці можуть запропонувати ціну згідно із багатостороннім дистрибутивним протоколом переговорів аукціону. У типовому сценарії торговець може пропонувати попередню ціну після створення аукціону і дає можливість AuctionBot взаємодіяти з продавцем, який про­понує ціну згідно із протоколом аукціону і відповідними параметрами. AuctionBot забезпечує інтерфейс API-застосувань для споживачів, що дає змогу їм створювати власні ПА, здатні автономно діяти на ринку AuctionBot. Споживачі мають змогу кодувати власні стратегії пропозиції ціни.

Tete-a-Tete (http://ecommerce.media.mit.edu/tete-atete) використовується як посередник між покупцями і продавцями, реалізуючи переговори між ними. Tete-a-Tete забезпечує роздрібний продаж товарів. ПА цієї МАС ведуть переговори щодо умов транзакції — наприклад, гарантійного обслуговування, часу доставки, варіантів позики тощо. Переговори не викори­стовують функцій підвищення та зниження цін, як у Kasbah. ПА Tete-a-Tete підтримують послідовний стиль переговорів ПА продажу, використовують обмеження на визначення вартості товару на стадіях вибору товарів і визначення продавця.

MAGMA (Minnesota Agent Markerplace Architecture) — це прототип електронного ринку. Поточна реалізація складаєть­ся із сервера підтримки, написаного в Allegro Common Lisp, і набору ПА, написаних мовою Java, які функціонують у WWW. Зараз MAGMA призначена для торгівлі товарами, які легко пересилати через Internet.

Система MAGMA складається з таких компонент, як ПА продавця, сервера реклами та банку.

Ролі компонент MAGMA: ПА продавця відповідають за покупку і продаж товарів, управляють переговорами щодо цін; сервер реклами забезпечує послуги систематичної реклами, яка включає інформаційний пошук за категоріями; банк забезпечує набір основних банківських послуг, які включають перевірку рахунків, розміри дозволеного банком кредиту та елек­тронної готівки.

У MAGMA всі ПА функціонально незалежні і спілкуються, використовуючи сокети. Для спрощення комунікацій між ПА система MAGMA використовує сервер ретрансляції, який підтримує зв'язки між сокетами і надсилає повідомлення ііа, базуючись на унікальних іменах цих ПА. Ця МАС є відкритим стандартом, надаючи можливість платформам і незалеж­ним ПА підключатися до сервера ретрансляції та управляти бізнес-процесами через інфраструктуру MAGMA. Це дає змогу MAGMA інтегруватися з іншими системами, наприклад бан­ківськими для проведення транзакцій.

Інша відома система е-бізнесу — XPect. Структура XPect підтримує ПА, які можуть інкапсулювати комерційні застосування або послуги, під'єдкуватися й координуватися, використовуючи мовні засоби координації CLF для реалізації комерційних транзакцій. CLF (Coordination Language Facility) — це об'єктно-орієнтований інструмент розробки застосувань, який має вигляд об'єктної моделі автономних ПА та дає змогу динамічно додавати нові послуги, а також координувати доступ до багаторазових послуг. Координація в XPect відбувається у різних формах:

переговори відбуваються, наприклад, між замовником і постачальниками, щоб конкретизувати атрибути множини об'єктів інтересу, або між банкіром і постачальником, щоб визначити найкращий метод оплати (якщо замовник делегує це завдання банкіру);

транзакція відбувається та опрацьовується банкіром після того, як повністю заповнено бланк замовлень;

сповіщення може використовуватися для того, аби замовник був поінформований щодо відвантаження товару в процесі доставки.

Ці дії ПА підтримуються операціями CLF на базовому рівні. CLF забезпечує засновані на правилах мови сценарії, підтримує комплексну поведінку координації ПА, що охоплює як запити, так і операції, типові вимоги е-комерції.

У формальній моделі, запропонованій С. Пауробеллі та Дж. Гуннінгамом, є фаза автоматичних переговорів. Модель використовує механізм деонтичної логіки, щоб подавати ситуації та процеси системи переговорів.

У багатьох ситуаціях покупці бажають використовувати власні персональні дані для підвищення ефективності транзакцій е-бізнесу (інформацію щодо сфери їхніх інтересів, переваги, місця проживання, мови взаємодії тощо), але сучасне ПЗ не завжди може підтримувати ці можливості та часто обробляє інформацію тільки в певному форматі. Саме ПА здатні задовольнити це бажання покупців.

Більшість сучасних застосувань електронної комерції — нескладне за функціями ПЗ. Це сервери, підключені до мережі Internet, які дають змогу користувачам переглядати електронні каталоги, що містять інформацію про товари і послуги. Ключова проблема таких систем — концентрація їх лише на одному аспекті транзакції — ціні. Але часто замовники і підприємства враховують більш важливі параметри для прийняття рішень про торговельну угоду: підтримку регулярних та оптових замовників, гарантійне обслуговування, час доставки тощо.

Розвинуті системи (як Jango і Bargainfinder) здатні вико­нувати комерційне посередництво від імені користувача, а система Tete-a-Tete навіть намагається підтримувати покупця на кількох фазах торговельної операції. Розглянемо ще кілька цікавих прикладів застосування агентних технологій в е-ко-мерції.

МАС iJADE — приклад інтелектуального середовища Java для розробки ПА, яке забезпечує інтегровану та інтелектуальну платформу, орієнтовану на агента. Платформа iJADE повністю підтримує специфікацію FIPA; документована система реально використовувалася в багатьох проектах.

МАС дає змогу автоматизувати процеси купівлі-продажу в режимі реального часу. Якщо IBM Aglets та ObjectSpace Voyager Agents в основному забезпечують властивості мобільності та комунікації агентів, то iJADE забезпечує інтелектуалізацію їх поведінки, надаючи більш широку функціональність засто­суванням МАС.

Один із застосувань і JADE в електронному середовищі — iJADE eMiner, який складається з двох головних мо­дулів: 1) здобуття даних та системи візуалізації для автоматичної аутентифікації персональних даних за шаблонами, що базується на FAgent-моделі, яка використовує техніку EGDLM; 2) пошукова машина, яка базується на нечітких нейронних алгоритмах з метою пошуку та брокерингу товарів — FShopper. Аналіз Web-контенту (HTML- та XML-документів) забезпечує здобуття з нього знань.

Особливість системи iJADE — це метод дій, який забезпечує багаторівневу архітектуру. iJADE підтримує операційний рівень системи iJADE (модуль дій) та рівень даних (модель DNA). Модель DNA представляє рівень даних, нейронну мере­жу та відповідні застосування, а модель дій — прикладний, інтелектуальний, технологічний. Модель iJADE DNA забезпечує структуру даних, яка базується на технологи нейронних мереж.

Рівень подання даних відповідає за структуру даних. Рівень нейронної мережі забезпечує кластеризацію різних типів нейронних мереж з метою організації, інтерпретації, аналізу та прогнозування дій, що відповідає певній структурі даних і потім використовуються застосуваннями iJADE.

Прикладний рівень iJADE eMiner — це найвищий рівень, який складається з інтелектуальних застосувань, орієнтованих на агентів, які містять:

• MAGICS (Mobile Agent-based Internet Commerce System) — набір інтелектуальних застосувань, орієнтованих на агентів е-комерції, який складається з MAGICS-покупця та аукціону MAGICS (інтелектуальний ПА аукціону);

• iJADE eMiner — МАС, до якої належать FAgent і Fshopper;

iJADE WeatherMAN — інтелектуальний ПА прогнозування;

iJADE Wshopper — інтелектуальний ПА на основі нечіткої логіки з використанням технології WAP для здійснення мобільних покупок в Internet.

Програмно-інструментальне середовище проектування МАС

На сьогодні поширені різні програмно-інструментальні середовища, наприклад CIAgent (Java), JADE, FIPA OS, Grasshopper, Zeus, JINI, AgentBuilder, Aglets, dotNET Agent Platform [dotNAP] тощо.

Як програмно-інструментальне середовище проектування МАС розглянемо платформу JADE (Java Agent Development Environment). Це програмна розробка, метою якої є створення мультиагентних систем і їх застосувань, що відповідають стандартам FIPA для інтелектуальних агентів, повністю документована система, апробована у промислових проектах, написана мовою Java, яка є багатоплатформною. Мета створення цієї архітектури — спростити процес розробки, стандартизуючи способи взаємодії агентів у глобальному електронному середовищі. Агентна архітектура JADE дає можливість полегшити розробку агентних застосувань, що базуються на FIPA-специфікаціях для мультиагентних систем.

Розглянемо мультиагентну систему відповідно до специфікації JADE-середовища:

1) графічний інтерфейс агента-посередника DF (Directory Facilitator). Він дає змогу співпрацювати з іншими DF-агентами й реєструвати, модифікувати, шукати інших агентів за їх від­повідними характеристиками;

• CI API — інтерфейс взаємодії між різними ядрами.

Іншими перспективними видами послуг на ринку послуг є телемедицина, електронне урядування, дистанційні освітні послуги.

Телемедицина (е-медицина) — це використання ІКТ для підтримки охорони здоров'я. Послуги е-медицини можна поділити на чотири категорії: охорона здоров'я та медицина, персоналізована інформація про стан здоров'я, телеконсультації спеціалістів, продовження медичної освіти.

Перспективним напрямком застосування агентних техно­логій є електронне урядування (e-government). Посередниками у взаємодії між урядом і громадянами держави можуть стати ПА, які спрощують та пришвидшують цей процес, персоніфікуючи його для окремих громадян. Наявність зрозумілої та достовірної моделі ПА, що підтримують відповідні послуги, підвищує ймовірність звертання до них. Швидке порозуміння та легка взаємодія між програмними агентами потребує інтероперабельного подання їх знань та використання спільної термінології всіма суб'єктами електронної економіч­ної діяльності. Базисом для цього є онтологічне подання знань.