信念・欲望・意図（BDI）ソフトウェアモデルは、知的エージェントをプログラミングするために開発されたソフトウェアアーキテクチャである。表面的には、エージェントの信念、欲望、意図の実装によって特徴づけられるが、実際にはこれらの概念を用いてエージェントプログラミングにおける特定の問題を解決している、すなわち、プランライブラリや外部プランナーからプランを選択する活動と、現在アクティブなプランを実行する活動を分離することである。その結果、BDIエージェントは、プランについて熟考する時間（何をするかを選ぶ）とプランを実行する時間（それを行う）のバランスを取ることができる。第三の活動である、そもそもプランを作成すること（プランニング）は、モデルの範囲外であり、システム設計者とプログラマーに委ねられている。
BDIモデルは、マイケル・ブラットマンの人間の実践的推論理論に着想を得ており、その理論も信念、欲望、意図という用語を用いている。ブラットマンにとって、欲望と意図はどちらもプロ態度（行動に関わる心的態度）であるが、コミットメントが意図を欲望から区別し、プランにおける時間的持続性と、すでにコミットしているプランに基づいてさらなるプランが作られることを導く。BDIソフトウェアモデルはこれらの問題を部分的に扱う、すなわち、時間への明示的な言及という意味での時間的持続性は探求されないが、プランの階層的性質はより容易に実装される、なぜならプランはステップから構成され、その一部は他のプランを呼び出すことがあり、一種の時間的持続性を暗示するからである。
BDIエージェント
BDIエージェントは、特定のタイプの有界合理的ソフトウェアエージェントであり、信念、欲望、意図という心的態度を備えている。これらの態度は、信念、欲望、目標、意図、プラン、イベントなどの構成要素を含むアーキテクチャに実装される。
- 信念は、エージェントの情報状態を表す、すなわち、世界、自分自身、他のエージェントについての信念である。信念には推論規則を含めることができ、前向き連鎖によって新しい信念が導かれる。「知識」ではなく「信念」という用語は、エージェントが信じていることが必ずしも真実ではない可能性を認識している。信念は、信念ベースまたは信念セットと呼ばれることもあるデータベースに格納される。
- 欲望は、エージェントの動機状態を表す、すなわち、最良の価格を見つけることや裕福になることなど、エージェントが達成したい目的や状況である。
- 目標は、積極的な追求のために採用された欲望であり、アクティブな欲望のセットは整合的でなければならないという制約がある（例えば、パーティーに行くことと家にいることを同時に目標とすべきではない）。
- 意図は、熟慮状態を表す、すなわち、エージェントが行うことを選択したものである。意図は、エージェントがコミットした欲望であり、実装システムでは、エージェントがプランの実行を開始したことを意味する。
- プランは、エージェントが1つ以上の意図を達成するために実行できる一連のアクション（レシピまたは知識領域）である。プランには他のプランを含めることができ、プランが当初は部分的にしか構想されていないというブラットマンの考えを反映している。
- イベントは、反応的活動のトリガーであり、信念を更新し、プランをトリガーし、目標を変更する。イベントは外部（センサー経由）または内部で生成される。
BDIモデルは義務の構成要素で拡張され、社会的環境における義務、規範、コミットメントを組み込むためのBOIDエージェントアーキテクチャを生み出した。
BDIインタプリタ
SRIのPRS系譜に基づく理想化されたBDIインタプリタは、次のように動作する。
- 状態を初期化する。
- 繰り返す:
- オプション: オプション生成器（イベントキュー）
- 選択されたオプション: 熟慮（オプション）
- 意図を更新する（選択されたオプション）
- 実行する()
- 新しい外部イベントを取得する()
- 失敗した態度を破棄する()
- 不可能な態度を破棄する()
このインタプリタは、イベントからオプションを生成し、熟慮してオプションを選択し、意図を更新し、プランを実行し、新しいイベントを処理するサイクルを繰り返し、失敗した態度や不可能な態度を破棄する。
形式論理と推論
BDIソフトウェアモデルの重要な側面は、BDIエージェントを定義し推論できる論理モデルの存在である。研究により、いくつかのBDI実装の公理化と、アナンド・ラオとマイケル・ジョージフによるBDICTLなどの形式論理的記述が導かれた、これは信念、欲望、意図の様相を持つ複数様相論理と、時相論理CTL*を組み合わせたものである。最近では、マイケル・ウルドリッジがBDICTLを拡張してLORA（合理的エージェントの論理）を定義し、行動論理を組み込んで個々のエージェントとマルチエージェントシステムにおける相互作用を推論できるようにした。
限界と批判
BDIソフトウェアモデルは、単一の合理的エージェントのための推論アーキテクチャの一例であり、より広範なマルチエージェントシステムにおける関心事である。既知の限界には以下が含まれる。
- 学習: BDIエージェントには、過去の行動から学習し新しい状況に適応するための特定のメカニズムが欠けている。
- 三つの態度: 古典的な決定理論者やプランニング研究者は、三つの態度すべての必要性に疑問を呈し、分散AI研究は三つの態度が十分かどうかに疑問を呈している。
- 論理: BDIの基礎となる複数様相論理は、完全な公理化を持たず効率的に計算可能でもなく、実際にはほとんど関連性がない。
これらの限界にもかかわらず、BDIモデルはエージェントベースシステムにおいて影響力を持ち続けている。スティーブン・アンブレロとローマン・ヤンポルスキーによって、人間の価値観のために自動運転車を設計する手段として提案され、Artificial intelligenceとマルチエージェントシステムの研究に情報を与え続けている。モデルの熟慮と実行の分離は、Reinforcement learningやプランニングなどAIの他の領域と類似点があり、その概念は自動運転車とRoboticsの設計に関連している。
応用と関連性
BDIアーキテクチャは、自動運転車、Robotics、ビデオゲームなど様々な領域に応用されている。反応的および熟慮的行動のバランスを取ることができる合理的エージェントを実装するためのフレームワークを提供する。私的信念やコミュニケーションなど知的エージェントに関連するすべての特性を保証するわけではないが、エージェントプログラミングへの構造化されたアプローチを提供する。モデルの影響はマルチエージェントシステムとエージェントベースモデリングに及び、Artificial intelligenceと認知科学の研究テーマであり続けている。
2020年代初頭の時点で、BDIは引き続き研究され拡張されており、学習メカニズムの統合と計算上の課題への対処が試みられている。BDICTLやLORAなどの形式的基盤は、エージェント行動の検証の基礎を提供するが、実用的な実装はこれらの論理をしばしば簡略化する。モデルの心的態度への強調は、知的なシステムを設計するための人間に着想を得たアプローチを提供し、純粋に反応的なアーキテクチャや純粋に熟慮的なアーキテクチャとは区別される。