اكتشاف المعرفة العميقة للوكالات: إطار عمل رسمي لوظائف المعرفة لدى الوكلاء!

على مدار عقدين من الزمن، كانت إحدى القضايا المحورية المطروحة على مجتمع خدمات الويب الدلالية هي كيفية تمكين الوكلاء الرقميين، الذين يمتلكون التزامات أنطولوجية مختلفة، من اكتشاف وتجميع واستدعاء خدمات الويب بشكل متسق. وقد تمثل رد المجتمع في تطوير OWL-S و WSMO، وهما وصفان رسميان يحددان القدرات التي يمكن أن توفرها الخدمة، وما يجب أن يعرفه الوكيل مسبقًا ليكون الاستدعاء منطقيًا، وكيف يمكن تجاوز التباينات الأنطولوجية بشكل رسمي.

ومع تقدم الزمن، نواجه اليوم معايير بيانات الرسم البياني للمعرفة (Knowledge Graph - KG) مثل VoID و DCAT، والتي تصف محتوى الرسم البياني لكنها لا تتطرق إلى ما يمكن لوكيل معين إثباته من هذا المحتوى، أو ما هي الافتراضات التي تحكم النتائج الفارغة، أو ما إذا كان مصطلح المهمة التي ينفذها الوكيل مرتبطًا بالمخطط.

الأكثر من ذلك، أن المخطط الحاكم للرسوم البيانية المنفذة يمكن أن يختلف عن نظام الاستنتاج الفعال، مما يؤدي إلى وضع فشل معرفي لا يمكن رصده باستخدام البيانات الوصفية الحالية. في هذه الورقة، نعيد النظر في هذه الرؤى ونقدمها بشكل موسع في إطار عمل رسمي رباعي الأبعاد، الذي نستمد منه ملف وظائف المعرفة لدى الوكلاء (Agentic Affordance Profile - AAP).

يتمثل مربع AAP كطبقة دلالية فوق VoID و DCAT، مما يمكّن من تحديد واختيار وتكوين الرسوم البيانية للمعرفة على أسس مدروسة، فضلاً عن تشخيص الفشل أثناء تخطيط الوكيل. كما يتضمن البحث خطة بحث من خمس نقاط تحدد الأعمال الرسمية والحسابية والهندسية اللازمة لتحقيق توافق الوظائف المعتمدة على AAP على نطاق واسع.

ندعوكم للتفاعل معنا: هل تجدون أن هذه المعادلات الجديدة ستسهم في تحسين أداء الوكلاء الرقميين؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!