阐述 Agent 的 BDI 模型构成要素——信念（Belief）、愿望（Desire）、意图（Intention）的作用机制与实现思路

一、引言：为什么 BDI 是 Agent 的“认知内核”

在当前的大模型 Agent、智能体工作流、多 Agent 系统迅速发展的背景下，Agent 不再只是“接收输入 → 输出结果”的函数程序，而是具备以下特征的自治系统：

• 对环境有认知与内部状态建模
• 能根据目标进行自主决策
• 能在动态环境中持续调整行为计划

在众多 Agent 认知架构中，BDI（Belief–Desire–Intention）模型是最具代表性、工程落地价值最高的一类，被广泛应用于：

• 自主智能体（Autonomous Agent）
• 多 Agent 协作系统
• 任务规划与决策系统
• 复杂工作流 Agent（如 Tool-Calling Agent）

二、BDI 模型总体结构

BDI 模型来源于认知心理学与实践理性（Practical Reasoning），其核心思想是：

智能体的行为源于其信念，对愿望进行筛选，并最终形成可执行的意图。

三大要素构成如下：

三、Belief（信念）：Agent 的世界模型

1. 定义

Belief 是 Agent 对外部环境和自身状态的主观认知，并不要求绝对真实，而是“当前可用的信息集合”。

Belief 可以来自：

• 环境感知（传感器 / API / 用户输入）
• 历史经验（Memory / 日志）
• 推理结果（规则、LLM 推断）

2. 特点

• 可更新性：随环境变化动态调整
• 不完备性：可能不完整甚至错误
• 结构化表达：键值、事实、概率、向量等

3. 示例代码：Belief 建模

class BeliefBase:
    def __init__(self):
        self.beliefs = {}

    def update(self, key, value):
        self.beliefs[key] = value

    def get(self, key, default=None):
        return self.beliefs.get(key, default)

示例信念状态：

beliefs = BeliefBase()
beliefs.update("user_deadline", "2025-01-05")
beliefs.update("task_complexity", "high")
beliefs.update("available_time", 2)  # hours

四、Desire（愿望）：目标空间的表达

1. 定义

Desire 表示 Agent 希望达成的目标集合，通常是多个、并存、甚至互相冲突的。

例如：

• 提高任务完成质量
• 降低时间成本
• 减少资源消耗

2. 特点

• 非承诺性：愿望 ≠ 一定执行
• 可冲突性：需要筛选
• 策略导向：决定 Agent 的价值取向

3. 示例代码：Desire 表达

class Desire:
    def __init__(self, name, priority):
        self.name = name
        self.priority = priority

desires = [
    Desire("deliver_high_quality", priority=0.9),
    Desire("finish_quickly", priority=0.7),
    Desire("save_cost", priority=0.5)
]

五、Intention（意图）：从目标到行动的承诺

1. 定义

Intention 是 Agent 在当前上下文中选定并承诺执行的目标与计划。

一旦形成意图：

• Agent 会围绕该意图持续行动
• 不会轻易被新愿望打断
• 除非信念发生关键变化

2. 特点

• 稳定性：保证执行连续性
• 可执行性：绑定具体行动
• 上下文相关性：随环境变化重选

3. 示例代码：意图选择逻辑

class Intention:
    def __init__(self, goal, plan):
        self.goal = goal
        self.plan = plan

def select_intention(beliefs, desires):
    # 简化策略：根据优先级 + 约束筛选
    feasible = []
    for d in desires:
        if beliefs.get("available_time", 0) > 1:
            feasible.append(d)

    selected = max(feasible, key=lambda x: x.priority)
    return Intention(
        goal=selected.name,
        plan=f"execute_plan_for_{selected.name}"
    )

六、BDI 三者之间的作用关系（核心机制）

1. 信息流转路径

环境 → Belief 更新
Belief → Desire 评估
Desire → Intention 选择
Intention → Action 执行
Action → 环境反馈 → Belief 更新

2. 关系总结

3. 伪代码整体流程

while True:
    beliefs.update("environment", perceive())

    desires = generate_desires(beliefs)

    intention = select_intention(beliefs, desires)

    execute(intention.plan)

七、BDI 与传统程序的本质差异

八、BDI 在大模型 Agent 中的现实映射

在 LLM Agent 中，BDI 往往以“隐式结构”存在：

• Belief → Context / Memory / Tool 结果
• Desire → System Prompt + 目标约束
• Intention → 当前思维链（Chain of Thought）+ 行动决策

这也是为什么 优秀的 Agent Prompt 本质上是在构建一个 BDI 认知闭环。

九、总结

BDI 模型并不是一个过时的理论框架，而是：

Agent 从“被动执行”迈向“自主决策”的最小认知单元。

• Belief 决定 Agent 如何看世界
• Desire 决定 Agent 想要什么
• Intention 决定 Agent 此刻做什么

在实际工程中，哪怕是一个轻量级 Agent，只要显式建模这三层结构，就能显著提升系统的可解释性、可扩展性与决策稳定性。