Resumen:Existen muchos estándares web semánticos establecidos para implementar aplicaciones impulsadas por múltiples agentes. El marco AJAN permite diseñar sistemas multiagente basados en estos estándares. En particular, el conocimiento de los agentes está representado en RDF/RDFS y OWL, mientras que los modelos de comportamiento de los agentes se definen con Behavior Trees y SPARQL para acceder y manipular este conocimiento. Sin embargo, la definición adecuada de los comportamientos de los agentes basados en RDF/RDFS y SPARQL sigue siendo un obstáculo importante no sólo para los modeladores de agentes en la práctica. Por ejemplo, manejar URI es muy propenso a errores tipográficos y manejar consultas SPARQL complejas en entornos a gran escala requiere una curva de aprendizaje elevada. En este artículo, presentamos un entorno de desarrollo integrado para superar esos obstáculos del modelado de agentes AJAN y al mismo tiempo ampliar la comunidad de usuarios de AJAN mediante la posibilidad de aprovechar modelos de lenguaje grandes para la ingeniería de agentes.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 8 de octubre de 2025.
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