多Agent系统是一个有组织的集合，由自治的、智能的、面向目标的实体（称为Agent）组成，它们彼此通信，并在环境中进行交互。
本书介绍面向多Agent的编程（MAOP）的主要概念和技术。MAOP提供了一种基于三个维度的结构化方法，本书详细讨论这三个维度：Agent维度，用于设计个体（交互）实体；环境维度，支持共享资源的开发，实现与现实世界的联系；组织维度，构建自治Agent和共享环境之间的交互。本书还讨论了MAOP与现有技术和应用领域的集成，包括移动计算、基于Web的计算和机器人技术。
本书特色
JaCaMo开源平台。使用JaCaMo编程模型和平台进行编程实践，这是由作者开发的开源平台，易于学习和操作，可为日益复杂的应用场景提供解决方案。
渐进式方法。MAOP的核心概念贯穿于每一个项目，从简单的多Agent程序开始逐步进阶，将工程原理与编程实践交织在一起。
基于项目的方法。除了贯穿全书的项目实例外，有些章节还包含独立的案例研究。此外，很多章节还设有练习，读者可结合参考答案检验自己对知识点的掌握程度。

黄智濒，计算机系统结构博士，北京邮电大学计算机学院讲师。长期从事智能机器学习、超大规模并行计算、三维计算机视觉和深度学习架构方面的研究。

译者序
致谢
第1章 引言
1.1 目标
1.2 挑战
1.3 方法
1.4 预期读者群
1.5 本书结构和阅读指南
第2章 MAOP概述
2.1 多Agent系统
2.2 面向多Agent的编程
2.3 主要抽象
2.4 集成视图
2.5 克服挑战
2.6 小结
2.7 参考资料
第3章 新手入门
3.1 单一Agent的“你好-世界”的例子
3.2 多Agem的“你好-世界”的例子
3.3 “你好-世界”的环境
3.4 “你好-世界”的组织
3.5 参考资料
3.6 练习
第4章 Agent维度
4.1 简介
4.2 Agent抽象
4.3 Agent执行
4.4 参考资料
4.5 练习
第5章 环境维度
5.1 简介
5.2 环境抽象
5.3 环境执行
5.4 参考资料
5.5 练习
第6章 Agent及其环境的编程
6.1 主动式智能房间的编程
6.2 为智能房间增加反应性
6.3 为智能房间增加容错
6.4 让智能房间具有适应性
6.5 我们学到了什么
6.6 练习
第7章 对在环境中互动的多个Agent进行编程
7.1 对有多个Agent的智能房间进行编程
7.2 用交互协议对协调工作去中心化
7.3 以环境为媒介的协调
7.4 从去中心化到分布式
7.5 我们学到了什么
7.6 练习
第8章 组织维度
8.1 简介
8.2 丑织抽象
8.3 丑织执行
8.4 参考资料
8.5 练习
第9章 情境Agent的组织编程
9.1 对有组织的智能房间的编程
9.2 改变组织
9.3 Agent部署它们的组织
9.4 Agent对其组织的推理
9.5 我们学到了什么
9.6 练习
第10章 与其他技术的集成
10.1 库、框架与平台
10.2 主流应用领域和技术
10.3 与其他多Agent系统平台相集成
第11章 总结和展望
11.1 MAOP视角的总结
11.2 MAOP和人工智能
11.3 MAOP和软件工程
11.4 未来之路
练习答案
参考文献