O design de sistemas automatizados inteligentes é fortemente dependente da etapa inicial de análise de requisitos, que além de suprimir possíveis incongruências - próprias desta fase inicial - provê um modelo inicial e funcional do sistema a ser implementado, capaz de orientar a definição dos parâmetros (design parameters) e em seguida a própria implementação. Um grande esforço tem sido empregado na área de Inteligência Artificial para definir planejadores automáticos confiáveis que possam ser usados na solução de problemas reais, que geralmente possuem um número elevado de parâmetros. Isto leva a uma situação onde métodos formais, geralmente aplicados em abordagens independentes de domínio, precisam ser aliados a métodos mais pragmáticos para produzir bons resultados. Seguindo esse princípio,o presente trabalho propõe um método de projeto no qual o usuário podem fazer a aquisição de conhecimento, modelar o domínio (tanto o domínio de aplicação quanto o domínio do problema de planejamento), fazer uma análise dinâmica do modelo e eventualmente verificá-lo usando linguagens conhecidas como UML, as Redes de Petri, e HTN, mantendo as características hierárquicas do problema. Esta abordagem demanda novos planejadores automáticos que consideram a abstração do sistema hierárquico, que é derivado de um modelo hierárquico de requisitos e de uma análise unificada feita também em redes de Petri hierárquicas.

The design of intelligent systems is strongly dependent of the requirements analysis initial stage, wich can remove possible inconsistencies - own this early stage - providing a primary functional model of the system being implemented. Besides that, it can be able to guide the definition of the parameters (design parameters) and then the implementation itself. A lot of effort has been employed in Artificial Intelligence field to define reliable automated planning systems that can be used to solve real problems, which generally have a large number of parameters. This leads to a situation where formal methods, generally applied to solve domain-independent problems, need to be combined with more pragmatic methods to produce good results. Following this principle, this work proposes a design method in which the user can make the acquisition of knowledge, model the domain (both the work domain and the planning problem domain), make a dynamic analysis of the model and eventually simulate it using well-kown language as UML, Petri Nets, and HTN, maintaining the hierarchical characteristics of the problem. This approach demands new automated planners who consider the abstraction of hierarchical system, which is derived from a hierarchical model requirements and an unified analysis made in hierarchical Petri nets.