KQML 协议的消息语义建模及其在分布式 Agent 协作中的作用

一、引言：为什么 Agent 需要“语言”

在多 Agent 系统（Multi-Agent Systems, MAS）中，单个 Agent 的智能并不等于系统的智能。真正的系统能力，往往来源于多个 Agent 之间的协作、协商与博弈。

要实现这些行为，Agent 必须具备三个基础能力：

1. 感知环境（Perception）
2. 自主决策（Reasoning）
3. 彼此通信（Communication）

其中，通信能力是多 Agent 系统从“多个智能体的并列存在”走向“协同智能系统”的关键。这正是 **Agent Communication Language（ACL，Agent 通信语言）**存在的根本原因。

二、Agent 通信语言（ACL）的核心功能

ACL 并不是简单的“消息格式”，而是一种语义级通信规范，其目标是让 Agent 之间不仅能“收发数据”，还能理解彼此的意图。

2.1 ACL 的核心功能概述

从设计目标来看，ACL 主要承担以下四类功能：

1. 意图表达（Intent Expression）

ACL 中的每一条消息，通常都携带一个通信行为（Performative），用于表明发送者的意图，例如：

• 请求（request）
• 告知（inform）
• 提议（propose）
• 承诺（commit）

Agent 不是简单地“发送数据”，而是在执行一个社会行为（Speech Act）。

2. 语义一致性（Semantic Interoperability）

ACL 关注的是语义层而非传输层。
即便底层通信方式不同（HTTP、MQ、RPC），只要遵循 ACL 语义，Agent 就能相互理解。

3. 协作与协商支持

ACL 为以下典型交互模式提供基础支持：

• 任务分配
• 协商定价
• 资源竞争
• 多方共识达成

4. 去中心化系统的基础设施

在分布式、自治的 Agent 系统中，没有“中心调度器”，ACL 成为系统秩序的语言基础。

三、KQML：经典 Agent 通信协议

在众多 ACL 实现中，**KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）**是最早、也是最具代表性的协议之一。

KQML 并不关心“你说的内容是真是假”，
它只关心——你打算用这些内容做什么。

四、KQML 消息结构详解

4.1 KQML 的整体结构

一条标准的 KQML 消息通常由三部分组成：

(performative
    :sender       <agent-name>
    :receiver     <agent-name>
    :content      <message-content>
    :language     <content-language>
    :ontology     <shared-ontology>
    :reply-with   <conversation-id>
)

4.2 关键字段说明

4.3 常见 Performative 类型

五、KQML 的典型交互流程

场景示例：任务请求与执行

Agent A 希望 Agent B 执行某个任务（如数据分析）。

Step 1：发送请求（request）

(request
    :sender AgentA
    :receiver AgentB
    :content (analyze dataset_01)
    :language lisp
    :ontology data-analysis
    :reply-with task-001
)

Step 2：Agent B 执行任务

Agent B 接收请求，进行本地推理与执行。

Step 3：返回结果（inform）

(inform
    :sender AgentB
    :receiver AgentA
    :content (analysis-complete dataset_01 accuracy=0.93)
    :in-reply-to task-001
)

六、Python 示例：构建一个简化版 KQML 消息系统

下面通过 Python 演示 KQML 消息的构造、解析与交互模拟。

6.1 KQML 消息对象建模

class KQMLMessage:
    def __init__(self, performative, sender, receiver, content,
                 language="python", ontology=None, reply_with=None, in_reply_to=None):
        self.performative = performative
        self.sender = sender
        self.receiver = receiver
        self.content = content
        self.language = language
        self.ontology = ontology
        self.reply_with = reply_with
        self.in_reply_to = in_reply_to

    def to_dict(self):
        return {
            "performative": self.performative,
            "sender": self.sender,
            "receiver": self.receiver,
            "content": self.content,
            "language": self.language,
            "ontology": self.ontology,
            "reply_with": self.reply_with,
            "in_reply_to": self.in_reply_to,
        }

6.2 Agent 通信示例

class Agent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def send(self, message, target_agent):
        print(f"[{self.name}] -> [{target_agent.name}]")
        target_agent.receive(message)

    def receive(self, message):
        print(f"[{self.name}] received:", message.to_dict())

        if message.performative == "request":
            self.handle_request(message)

    def handle_request(self, message):
        # 模拟任务执行
        result = f"completed {message.content}"
        reply = KQMLMessage(
            performative="inform",
            sender=self.name,
            receiver=message.sender,
            content=result,
            in_reply_to=message.reply_with
        )
        return reply

6.3 交互演示

agent_a = Agent("AgentA")
agent_b = Agent("AgentB")

request_msg = KQMLMessage(
    performative="request",
    sender="AgentA",
    receiver="AgentB",
    content="analyze dataset_01",
    reply_with="task-001"
)

agent_a.send(request_msg, agent_b)

七、ACL 与 KQML 的现实意义

尽管 KQML 在工业界的直接使用已不算主流，但其思想对现代系统影响深远：

• FIPA-ACL 继承了 KQML 的核心设计
• AutoGPT / 多 Agent 框架中的 Tool Calling 与 Message Passing
• 分布式 Agent Workflow / Agent Mesh

本质上，Agent 通信语言是“多智能体社会”的制度基础。

八、总结

• ACL 是多 Agent 系统的语义通信基础
• KQML 通过 Performative 明确表达通信意图
• 消息结构与会话机制支撑复杂交互流程
• 其思想在现代 Agent 框架中持续演进

当我们从“单一大模型”走向“多 Agent 协同系统”时，
通信语言的重要性，将不亚于模型本身的智能水平。

Agent 通信语言（ACL）为多 Agent 系统提供了语义层面的通信规范，使智能体之间能够在去中心化环境中准确表达意图、理解行为含义并形成可持续的协作关系。KQML 作为经典的 ACL 实现，通过以 performative 为核心的消息结构，将“说什么”与“想做什么”清晰区分，配合会话标识与本体约束，支持请求、协商与结果反馈等完整交互流程。尽管其具体协议形态已逐渐演进，但 KQML 所体现的通信思想仍然深刻影响着当代多 Agent 架构与大模型 Agent 系统的设计范式。