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La programmation orienté agent peut être considérée comme une nouvelle tendance à la programmation des systèmes complexe. Les systèmes complexes nécessitent généralement l'abstraction, la décomposition et l'organisation des parties du système. Plusieurs approches peuvent mener à bien cette considération, ouvrant ainsi une méthode de conception de programme orienté agent. Une analyse succinte des approches conduisant à des plates formes d'abord non multi-agent et ensuite multi-agent précedera une analyse plus fouillée de l'approche "voyelle".

Cette fois ci, les plates-formes (telles que AgentBuilder, Jack, Madkit, MASK et Zeus) ont étés spécifiquement conçues dans une finalité multiagents. Elles couvrent souvent les quatres étapes (Analyse, Conception, Développement, Déploiement) que les plates-formes précédentes ne couvraient que partiellement. Pour chaque étape, on peut définir des caractéristiques influant (positivement ou négativement) sur leur réalisation pratique. En voici au moins quatre :

* Complétude : le degré de couverture fourni par la plate-forme pour une étape donnée. Cela concerne à la fois la quantité et la qualité de la documentation et des outils fournis avec la plate-forme.
* Applicabilité : la portée de l'étape proposée. En d'autres termes, la gamme de possibilités offerte, et les restrictions imposées par cette étape.
* Complexité : la difficulté de la réalisation de l'étape. Cela comprend à la fois les compétences et les prérequis demandés au développeur, et la quantité de travail demandée.
* Réutilisabilité : la quantité de travail gagnée en réutilisant des travaux précédents utilisant le même contexte de construction.

Il existe une approche des systèmes multi-agents qui décompose les agents en quatre briques élémentaires :

* Agents : qui concernent les modèles (ou les architectures) utilisés pour la partie active de l'agent, depuis un simple automate à un complexe système à base de connaissances.
* Environnements : qui sont les milieux dans lesquels sont plongés les agents. Ils sont généralement spatiaux dans la plupart des applications multi-agents.
* Interactions : qui concernent les infrastructures, les langages et les protocoles d'interactions entre agents, depuis de simples interactions physiques à des interactions langagières par actes de langage.
* Organisations : qui structurent les agents en groupes, hiérarchies, relations, etc.

De plus, trois principes régissent cette approche. Le principe déclaratif reflet de la décomposition précédente (SMA = A + E + I + O). Le principe fonctionnel : les fonctionnalités du sytème entier incluent les fonctionnalités individuelles des agents auxquelles on ajoute les fonctionnalités résultant de la valeur ajouté par la cohésion du système (l'intelligence collective). Le principe de récursion : les systèmes multi-agents, dans un niveau d'abstraction supérieur, sont considérés à leur tour comme des entités multi-agents.
La décomposition AEIO permet d'obtenir une modularité au niveau des modèles multi-agents, plutôt qu'au niveau des agents et des compétences d'agent. Cette possibilité d'interchanger et de réutiliser les modèles de chaque brique offre un fort potentiel de réutilisation, et surtout une polyvalence inégalée, car le paradigme AEIO ne présuppose pas l'usage d'un modèle particulier a priori. Il n'impose que le découpage entre ces modèles. Une plate-forme utilisant cette décomposition n'est qu'un cadre dans laquelle peuvent s'insérer des modèles, orthogonalement aux entités distribuées du système multi-agents.