I denna forskningsnot introducerar vi en graderad BDI-agentutvecklingsram, g-BDI för kort, som gör det möjligt att bygga agenter som multi-context system som resonerar om tre grundläggande och graderade mentala attityder (dvs. övertygelser, önskningar och avsikter). Vi föreslår en sund och komplett logisk ram för dem och några logiska tillägg för att tillgodose något olika åsikter om önskningar.
Till exempel Casalia et al. införde en graderad BDI-agentutvecklingsram och föreslog en sund och komplett logisk ram för det REF.
A graded BDI agent model to represent and reason about preferences
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}