信念–愿望–意图（BDI）软件模型是一种为编程智能体而开发的软件架构。它表面上以智能体的信念、愿望和意图的实现为特征，但实际上使用这些概念来解决智能体编程中的一个特定问题：将选择计划（从计划库或外部规划器中）的活动与执行当前活动计划的活动分离。因此，BDI智能体可以平衡用于斟酌计划（选择要做什么）的时间和执行这些计划（去做）的时间。第三种活动，即首先创建计划（规划），不在该模型的范围内，留给系统设计者和程序员处理。
BDI模型受到迈克尔·布拉特曼关于人类实践推理理论的启发，该理论也使用信念、愿望和意图这些术语。对于布拉特曼而言，愿望和意图都是亲态度（与行动相关的心理态度），但承诺将意图与愿望区分开来，导致计划在时间上的持续性，并基于已承诺的计划进一步制定计划。BDI软件模型部分解决了这些问题：在明确参考时间意义上的时间持续性未被探索，但计划的层次性更容易实现，因为一个计划由若干步骤组成，其中一些步骤可能调用其他计划，这暗示了一种时间持续性。
BDI智能体
BDI智能体是一种特定类型的有界理性软件智能体，具有心理态度：信念、愿望和意图。这些态度在包含信念、愿望、目标、意图、计划和事件等组件的架构中实现。
- 信念代表智能体的信息状态，即其对世界的信念，包括自身和其他智能体。信念可以包含推理规则，允许前向链接产生新信念。使用“信念”而非“知识”这一术语，是因为认识到智能体所相信的内容不一定为真。信念存储在数据库中，有时称为信念库或信念集。
- 愿望代表智能体的动机状态，即其希望实现的目标或情境，例如找到最优价格或变得富有。
- 目标是已采纳用于积极追求的愿望，且活动愿望集必须保持一致（例如，不应同时有去参加聚会和待在家里的目标）。
- 意图代表深思状态，即智能体选择要做什么。意图是智能体已承诺的愿望，这意味着在实现系统中，智能体已开始执行计划。
- 计划是智能体可以执行以实现其一个或多个意图的动作序列（配方或知识领域）。计划可以包含其他计划，这反映了布拉特曼关于计划最初只是部分构思的观点。
- 事件是反应性活动的触发器，用于更新信念、触发计划或修改目标。事件可以外部生成（通过传感器）或内部生成。
BDI模型还扩展了一个义务组件，产生了BOID智能体架构，以在社会环境中纳入义务、规范和承诺。
BDI解释器
一个理想化的BDI解释器，基于SRI的PRS谱系，操作如下：
- 初始化状态。
- 重复：
- 选项：选项生成器（事件队列）
- 选定选项：斟酌（选项）
- 更新意图（选定选项）
- 执行（）
- 获取新外部事件（）
- 丢弃不成功态度（）
- 丢弃不可能态度（）
该解释器循环通过从事件生成选项、斟酌以选择选项、更新意图、执行计划和处理新事件，同时丢弃不成功或不可能的态度。
形式逻辑与推理
BDI软件模型的一个重要方面是存在逻辑模型，通过这些模型可以定义和推理BDI智能体。研究已导致对某些BDI实现和形式逻辑描述的公理化，例如阿南德·拉奥和迈克尔·乔治夫的BDICTL，它将多模态逻辑（具有信念、愿望和意图的模态）与时间逻辑CTL*相结合。最近，迈克尔·伍德里奇扩展了BDICTL以定义LORA（理性智能体逻辑），纳入动作逻辑以推理多智能体系统中的单个智能体和交互。
局限性与批评
BDI软件模型是单个理性智能体推理架构的一个例子，也是更广泛多智能体系统中的一个关注点。已知局限性包括：
- 学习：BDI智能体缺乏从过去行为中学习并适应新情况的特定机制。
- 三种态度：经典决策理论家和规划研究者质疑拥有所有三种态度的必要性，而分布式AI研究则质疑这三种态度是否足够。
- 逻辑：BDI基础的多模态逻辑没有完整的公理化且不能高效计算，在实践中相关性很小。
尽管存在这些局限性，BDI模型在基于智能体的系统中仍然具有影响力。史蒂文·翁布雷洛和罗曼·扬波利斯基已提出将其作为设计符合人类价值的自动驾驶车辆的手段，并且它继续为人工智能和多智能体系统的研究提供信息。该模型将斟酌与执行分离的做法在AI的其他领域（如强化学习和规划）中具有相似之处，其概念与自动驾驶车辆和机器人学的设计相关。
应用与相关性
BDI架构已应用于各个领域，包括自动驾驶车辆、机器人学和视频游戏。它提供了一个框架，用于实现能够平衡反应性和深思性行为的理性智能体。虽然它不能确保与智能体相关的所有特征（如私有信念或通信），但它提供了一种结构化的智能体编程方法。该模型的影响扩展到多智能体系统和基于智能体的建模，并且它仍然是人工智能和认知科学研究的一个主题。
截至2020年代初，BDI继续被研究和扩展，努力整合学习机制并解决计算挑战。其形式基础（如BDICTL和LORA）为验证智能体行为提供了基础，尽管实际实现通常简化这些逻辑。该模型对心理态度的强调提供了一种受人类启发的智能系统设计方法，将其与纯反应性或纯深思性架构区分开来。