(6) 选择上一个动作并提交，当虚拟人执行一个动作时，也会提交一个感应事件。

    例如两个虚拟人都要走过环境的某一个位置，感应时都发现没有其她人，于是提交行走动作，此时，调度器就可以延迟其中一个动作事件的分配，使一个虚拟人等待。

    目的层次切换也是虚拟人交互的重要手段。起初，要为每一个虚拟人设定一个主目的，然后驱动她们。在运动过程中，虚拟人根据内部知识和感应数据，判断是否有新目的，并会切换执行。比如，虚拟人在走到一点的过程中遇到一个朋友，会将主目的替换成第二目的，重新计划同步握手动作，之后如果没有其它意外，又切回主目的，继续行走。

图5-3 FreeWill模拟人行道上行人们的结果

    5.3 小结

    相对单个Agent，多Agent替社会系统等群体结构的研究打下了基础。然而体系构架更为复杂，现有的进展尚且不能满足人们的实践要求。

    将来的发展应该有：

    (1) 交流基础上的协作，如FreeWill系统的虚拟人就不能合作抬起一个箱子；

    (2) 个体和群体相结合，不仅仅在整体结构上模拟，而且单个Agent也具有多种多样的生物行为；

    (3) 环境更加真实，Agent也更加适应，如果给环境加入天气、灾难、谣言等因素，Agent也应该可以模拟人的行为。

    六、总结Conclusion

    通过以上的阅读学习，对智能Agent在虚拟环境中的应用，我形成了一个大致的框架。智能Agent这个概念虽然在很多应用程序中都存在，但是真正能提出一个完整的体系框架的系统却寥寥无几。因此，智能Agent其实并没有在市场上普及。

    随着人们对计算机越来越熟悉，自然不会再满足于单方向的控制，不论是商业还是个人的应用，都希望计算机更聪明，能自主地选择具体命令，合理协调规划，不仅正确而且高效地完成规定的目标。同时，给计算机一个人性化的外表，而不仅是一堆冰冷的金属，也是家庭应用的发展方向。这将促进多通道、多方位的人机交流。

    我想，智能Agent应该是一个与现实世界的性质较为吻合的理论，偏向于实际，可以很容易地引入到系统中，当如果设计不当，勉强使用，并不能起到应有的效果，反而混淆概念，仅给系统披上人工智能的流行外衣，内里是一塌糊涂。

    从所查阅的论文看出，美国的研究者自然投入很多资源，而欧洲和日本的大学和研究机构在智能Agent科研上也作了很多工作，取得显著的成绩。