ESTRUCTURA DE LOS AGENTES 

INTRODUCCIÓN 

Un agente es una entidad capaz de percibir su entorno y actuar según su función de forma racional,  es decir actuar en función de lo correcto; para esto el agente debe conocer su entorno y poder percibirlo,  además de los medios en que se desenvuelve.

 Aunque el término agente racional o agentes inteligentes se refiere a máquinas virtuales en la IA, un agente inteligente puede ser también un humano, un animal y además un software; ya que en las Ciencias de la Computación un agente inteligente se refiere a un software  que tiene algo de inteligencia, independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig 2008. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también llamados “agentes inteligentes”.

MARCO TEÓRICO 

ESTRUCTURA DE LOS AGENTES

Todos los agentes tienen una estructura básica o mínima o esquelética igual, y esta debe estar acorde con la función que realiza el agente.

En general, la arquitectura hace que las percepciones de los sensores estén disponibles para el programa, ejecuta los programas, y se encarga de que los actuadores pongan en marcha las acciones generadas.

PROGRAMAS DE LOS AGENTES

El programa del agente se realiza en pseudocodigo, para poder representarlo de manera más sencilla, a continuación se muestra el programa del agente basado en una tabla de percepciones ( Russell y Norvig 2008).

AGENTES REACTIVOS SIMPLES

Este es el tipo de agente más sencillo, ya que este actúa en función de las percepciones que está tomando en ese momento ignorando las anteriores. Actuar de esta forma puede sonar no muy útil ya que existen acciones que requieren llevar un historial de las anteriores, por ejemplo un juego de ajedrez, las acciones que se realizan en un determinado momento están presente durante todo el juego porque de estas dependen las nuevas acciones (Rodríguez, W. s/f).

 4. AGENTE BASADO EN MODELO

Este agente actúa según sus percepciones pero las relaciona con un modelo  obtenidos anteriormente del mundo real, es decir cuándo va a realizar determinada acción este la relaciona con el estado del modelo, por ejemplo ¿cómo está el mundo ahora?, luego determina si su acción tuvo efecto en el medio (García, A.2012).

5. AGENTE BASADO EN OBJETIVO

Este agente también se basa en un modelo del mundo real, la diferencia es que este busca cumplir un objetivo, es decir el agente tiene como propósito llegar a una meta y realiza todas las acciones que sean necesarias para cumplirla, en este punto el agente debe estar preparado por si en determinado momento ocurre un problema que le impida realizar una acción, es decir este debe detenerse y buscar la forma de realizar la acción para llegar a cumplir su objetivo (García, A.2012).

6. AGENTE BASADO EN UTILIDAD

Este tipo de agente evalúa si las acciones que está realizando son útiles, es decir tienen un efecto positivo en el medio, para esto determina si la crítica que va a tener luego de realizar una acción es buena o mala (Llata, et all  2008).

7. AGENTE QUE APRENDE

Este tipo de agente es el que la IA busca desarrollar, agentes que aprendan de las acciones que están realizando, este es un tipo de agente que tiene un modelo del mundo real y un objetivo a alcanzar, si en el proceso de alcanzar su objetivo este tiene un problema y realiza una acción la cual obtiene una crítica mala, el agente aprende que no debe realizar esta acción otra vez, es decir la gurda en la tabla de reglas que debe cumplir, así de esta forma se podría decir que el agente está aprendiendo (Llata, et all  2008).

CONCLUSIONES 

Los agentes basados en modelos toman las percepciones y las analizan según el modelo del mundo que se les definió, estos analizan como se encuentra el mundo antes y después de realizar una acción determinada para saber si están actuando de forma correcta.

El objetivo de la inteligencia artificial es desarrollar agentes que aprendan, es decir que no se queden con el conocimiento que les brindo su desarrollador si no que este pueda adquirir nuevo conocimiento en base a las acciones que esté realizando, es decir que pueda aprender la experiencia

BIBLIOGRÁFICAS 

Llata JR, Sarabia EG, Fernández D, Arce J, Oria J. 2008? Aplicaciones de la inteligencia artificial en sistemas automatizados de producción. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial 2000. Disponible en: http://redalyc.uaemex.mx

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

Daniel García, Alonso. 2000. ntroducción al estándar FIPA. Universidad Complutense de Madrid.

Rodríguez, W. s/f. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Agentes Inteligentes. Postgrado en Computación ULA. (En Línea).   Consultado, 10 de Nov. 2014. Formato PDF. Disponible en:http://poiritem.wordpress.com/2009/11/16/6-4-2-agentes-inteligentes-y-la-naturaleza-de-su-entorno/