When integrating BDI agents into environments where the agent's response time interferes with the quality of their actions, the problem of lack of control over the agent's processing time becomes apparent. As there is no way to perform this control, there is no guarantee that the agent will be able to deliberate on the perceived information and perform an action in the environment within an expected time-bound. In order to provide this type of control over the processing time of BDI agents, this work presents a BDI agent model called Anytime BDI. This model uses anytime algorithms, profiling techniques, and multiobjective optimization techniques to ensure that the agent executes actions in the environment within a pre-established time-bound, minimizing the loss of quality of actions resulting from this control. Through the implementation of this model in Jason language and appropriate statistical validations, we show that there are scenarios where we can increase the agent's quality and scenarios where we can reduce the agent's processing time without prejudice to the agent's response.

Quando se integram agentes BDI a ambientes onde o tempo de resposta do agente interfere na qualidade de suas ações, fica aparente o problema da ausência de controle sobre o tempo de processamento do agente. Não havendo alguma forma de realizar esse controle, não há garantias de que o agente irá conseguir deliberar sobre as informações percebidas e executar uma ação no ambiente dentro de um limite de tempo esperado. Com o objetivo de prover esse tipo de controle sobre o tempo de processamento de agentes BDI, este trabalho apresenta um modelo de agente BDI chamado Anytime BDI. Esse modelo utiliza algoritmos anytime, técnicas de profiling e técnicas de otimização multiobjetivo para garantir que o agente execute ações no ambiente dentro de um limite de tempo pré estabelecido, minimizando a perda de qualidade das ações decorrente desse controle. Através da implementação deste modelo na linguagem Jason e de validações estatísticas apropriadas, mostramos que existem cenários onde conseguimos aumentar a qualidade do agente e cenários onde conseguimos reduzir o tempo de processamento do agente sem prejuízo na resposta do mesmo.