CLASIFICACIÓN DE LOS AGENTES Y EJEMPLOS DE ELLOS.

1. UNIVERSIDAD DE ORIENTE
ESCUELA DE INGENIERIA Y CIENCIAS APLICADAS
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA DE SISTEMAS
CURSO ESPECIAL DE GRADO
CIENCIAS DE LA COMPUTACION
MATURIN / MONAGAS / VENEZUELA
AUTORES:
• GISEL GARCIA
• DIONELIS FARIAS

2. • Agente Interfaz
• Agentes colaborativos
• Agentes Móviles
• Agentes de
recuperación de
información
• Agentes Híbridos
• Agentes De Búsquedas
• Agentes Reactivos
Los agentes se clasifican de la siguiente manera:

3. 
• La motivación es que se les pueda
delegar tareas aburridas y laboriosas.
• Son asistentes personales que reducen el
trabajo por la sobrecarga de información.
Es un software cuasi-inteligente que asiste a un
usuario cuando interactúa con una o más
aplicaciones.
AGENTE INTERFAZ
El agente puede aprender mediante
alguna de las siguientes cuatro técnicas,
observando y monitoreando la interfaz:
1. Por observación e imitación del
usuario.
2. A través de
una retroalimentación positiva o negativa
del usuario.
3. Recibiendo instrucciones explicitas del
usuario.
4. Asesorándose de otros agentes.
De esta manera el agente puede actuar
como un asistente personal y autónomo
del usuario, cooperando con él para
terminar una cierta tarea.

4. 
En los agentes de interfaz pueden encontrarse
subdivisiones debido a diferentes tareas para las cuales
son construidos. Las más comunes son:
Asistentes Filtros Guías
Trabajan realizando
tareas típicas como el
manejo de la agenda.
Estos agentes ayudan al
usuario a planificar las
reuniones
Su tarea principal es la de
analizar información
según un conjunto de
reglas dadas por el
usuario.
Asisten a los usuarios en el
uso de una aplicación. Estos
agentes monitorean las
acciones de los usuarios e
intentan sugerir qué pasos
realizar para alcanzar el
objetivo.

5. Los agentes colaborativos constituyen
un sistema Multiagentes, es decir existe
más de un agente dedicado a satisfacer
los requerimientos de sus usuarios.
Además, deben poseer un alto grado de
autonomía para actuar interactuando
con sus pares.
AGENTES COLABORATIVOS
Los agentes colaborativos se pueden utilizar es
la solución de algunos de los siguientes
problemas:
• .Para resolver problemas que son muy
grandes para un agente centralizado.
• Para permitir la interconexión e
interoperabilidad de sistemas de IA
existentes como sistemas expertos, sistemas
de soporte de decisión etc.
• Solucionar problemas que son
inherentemente distribuidos.
• Proporcionar soluciones que simulen
recursos de información distribuidos.
• Incrementar la modularidad, velocidad,
confiabilidad, flexibilidad y reutilización en
sistemas de información.

6. 
Los agentes móviles son procesos capaces de
“viajar” por una red de computadoras,
interactuando con hosts externos, recolectando
información en nombre de su dueño y
retornando a “casa” luego de completar las
tareas establecidas (Nwana, 1996)..
AGENTES MÓVILES
Los agentes móviles traen con si
grandes beneficios aunque no son
funcionales, esto quiere decir que
una tarea que realiza un agente
móvil puede ser realizada por un
agente colaborativo, la diferencia
radica en que para movilizar el
agente se requiere de un costo muy
alto de recursos.

7. 
AGENTES MÓVILES
Algunas de las ventajas que se pueden obtener al usar agentes móviles
son:
• Reducen el costo de comunicación, por ejemplo cuando en una ubicación hay
un gran volumen de información que necesita ser examinada y transmitida,
esto ocuparía una gran cantidad de recursos en la red y consumiría mucho
tiempo. En este caso el agente móvil puede determinar la información
relevante al usuario y transmitir un resumen comprimido de esta información.
• .Facilitar la coordinación, es más sencillo coordinar un cierto número de
requerimientos remotos e independientes al comparar solo los resultados
localmente.
• Reduce los recursos locales, los agentes móviles pueden ejecutar sus tareas
en computadores diferentes del local, de tal manera que no consuman
recursos de procesamiento, memoria y almacenamiento en estos.
• Computación asíncrona, mientras que un agente móvil realiza su tarea el
usuario puede ir realizando otra, de tal manera que después de un tiempo el
resultado del agente móvil sea enviado al usuario.

8. 
AGENTES DE RECUPERACIÓN DE
INFORMACIÓN
El objetivo principal de los agentes dedicados
específicamente a la recuperación de
información es obtener información por el
usuario.
La motivación para su construcción es que con
el crecimiento vertiginoso de Internet, la
cantidad de información accesible supera la
cantidad de tiempo disponible para analizarla
Los agentes de recuperación de información
poseen métodos para permitir el rápido acceso y
recuperación de información relevante. Tienen
la tarea de administrar, manipular y juntar
información de fuentes distribuidas

9. 
Un agente hibrido esta formado por
una parte reactiva y otra deliberativa,
estructuradas en capas con diferentes
niveles de abstracción.
AGENTE HIBRIDO

10. 
Un agente de búsquedas, es un
software de búsqueda y
recuperación de información en la
Web que realiza una búsqueda
integrada en diferentes motores de
búsqueda y que incorpora un
sistema de inteligencia artificial que
le permite adaptarse a las
preferencias y gustos del usuario y a
su entorno.
AGENTES DE BÚSQUEDAS

11. 
Los agentes reactivos representan
una categoría especial de agentes
que no poseen modelos
simbólicos de su entorno; en su
lugar actúan y responden a los
estímulos que presenta el estado
actual del entorno en el que
están embebidos.
AGENTES REACTIVOS

12. 
Es un agente del área de recuperación de información, posibilita a sus
usuarios atacar el problema conocido como sobrecarga de información y su
consecuente baja eficiencia a la hora de realizar consultas por medio de los modelos
tradicionales.
Websailor: tecnologia de agentes de software 306 (Jaccard, 1999) actúa como
intermediario entre el usuario y el espacio World Wide Web.
Websailor

13. 
(Etzioni, 1994) es un ejemplo clásico de agentes de interfaz, de la subcategoría de los
asistentes personales, desarrollado en la Universidad de Washington. Utiliza un shell
UNIX y permite interactuar con diversos servicios de Internet.
Sus efectores usan algunos servicios como ftp, telnet, mail y sus sensores otros como
netfind, archie, gopher. Softbot provee una interfaz integrada para utilizar los
recursos de Internet, elige dinámicamente cuáles servicios invocar y en qué secuencia.
Softbot

14. 
Otro ejemplo de asistente personal es Virtual Mattie (VMattie)
(Franklin, 1996). Es un agente autónomo e inteligente, que “vive” en un ambiente
UNIX. Está programado en Java y Perl y realiza las tareas de un bedel, liberando a la
persona y aumentando la eficiencia. Trabaja sin intervención humana y se comunica
mediante email, utilizando lenguaje natural. VMattie cada semana envía un e-mail con
el anuncio de los seminarios agendados en un departamento académico. Para ello, se
comunica con los organizadores de los seminarios, arma los anuncios y los envía a
todos los integrantes de una lista de correo que él mantiene.
Virtual Mattie

15. El entorno sobre el cual los agentes se sitúan representa al conjunto de
problemas para los cuales la existencia de estos pretende dar solución. Un
análisis descriptivo de las características que conforman nuestro entorno
hace simplificar el nivel de complejidad del entendimiento de las dificultades
que entrañan los problemas derivados a objeto de estudio, y facilitan su
comprensión de cara a la integración de los artefactos racionales sobre el
mismo, determinando su diseño, implementación y uso. Por ello, toda
naturaleza del entorno se categoriza bajo una serie de principios o
propiedades que reflejan de una manera u otra las condiciones sobre las
cuales los agentes actuarían ante un problema concreto en la consecución
de una solución.

16. 
En general, un agente tomará una decisión en un momento dado
dependiendo de la secuencia completa de percepciones hasta ese
instante. Será entonces cuando, en función de las acciones realizadas
por parte del agente sobre las correspondientes secuencias de
percepciones recibidas y un conocimiento a priori sobre el entorno,
cuando se podrá definir el papel de éste en el entorno. En términos
matemáticos se puede decir que el comportamiento del agente viene
dado por la función del agente que proyecta una percepción dada en
una acción.