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INTRODUCCIÓN A AGENTES
Juan C. Garcia-Ojeda, PhD(c), MSc., Ing.
jcgarciao@gmail.com
REPASO
 Agentes
 Agentes Inteligentes
 Agentes Racionales
 Agentes Racionales Ideales
 Arquitecturas de Agentes
 Ambientes de Agentes
 Diseñando Agentes
AGENTE
 Un Agente es cualquier cosa que puede ser vista
como
 Es capaz de percibir su ambiente
 Es capaz de actuar sobre ese ambiente
 Estas percepciones y acciones son llevadas a cabo
por
 Sensores
 Efectores
 Es un interruptor de luz un agente?
AGENTES Y EL AMBIENTE
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
procesamiento
AMBIENTES
 Agentes deben operar dentro de un ambiente
 Las acciones de los agentes son realizadas sobre el
ambiente
 Sensores leen el estado del ambiente
 Percepciones son provistas al agente desde el ambiente
 Efectores cambian el estado del ambiente
 Propiedades del Ambiente que afectan al agente
 Accesible – acceso completo al estado del ambiente
 Determinístico – el estado actual + la acción del agente
completamente determinan el siguiente estado
 Episódico – cada escogencia de acción es independiente en
cada ciclo actuar-percibir
 Estático – el ambiente puede cambiar independientemente
del agente
 Discreto – limitado número de distintos perceptores y
acciones
AGENTES INTELIGENTES
 Agentes inteligentes son sistemas computacionales
que habitan en algún ambiente complejo y
dinámico, perciben y actúan autónomamente es
ese ambiente, y llevan a cabo una serie de goles o
tareas para los cuales fueron diseñadas.
ATRIBUTOS CRÍTICOS
 Agentes inteligentes exhiben los siguientes
atributos
 Autonomía
 Reactivo
 Pro-activo
 Social
AUTONOMÍA
 Agentes operan sin la directa intervención de
humanos u otros agentes, y tienen algún tipo de
control sobre sus acciones y estados internos
REACTIVO
 Agentes perciben su ambiente y responden, en un
cierto periodo de tiempo, a los cambios que
ocurran
PRO-ACTIVO
 Agentes no simplemente reaccionan a su
ambiente, ellos también exhiben conductas
dirigidas a goles que ellos toman por iniciativa
propia
SOCIAL
 Agentes interactúan con otros agentes, y
posiblemente humanos, mediante un lenguaje de
comunicación de agentes.
EJEMPLO / NO-EJEMPLO
 Agente buscador de información
 El usuario le dice al agente que tipo de información es
requerida
 El agente va a sitios web conocidos (por él), bases de
datos y otras fuentes (incluyendo otros agentes) para
colectar información acerca de la información requerida.
 Después de colectar los datos el agente reporta al
usuario, mediante un reporte, el resultado de la
búsqueda
Es el agente ?
1. Autónomo
2. Reactivo
3. Pro-activo
4. Social
EJEMPLO / NO-EJEMPLO
 Agente Servidor de Impresiones
 El usuario envía documentos al agente y le dice lo que
quiere imprimir
 El agente toma el documento del usuario, así como
documentos de otros usuarios, los ordena por tamaño y
los imprime uno por uno.
 El agente retorna el estado actual de los documentos y
la impresora cuando es preguntado por el usuario.
 El agente le dice al usuario cuando un documento ha
sido impreso Es el agente ?
1. Autónomo
2. Reactivo
3. Pro-activo
4. Social
RESUMEN AGENTES INTELIGENTES
 Un agente
 Percibe y actúa en su ambiente
 Un agente inteligente es reactivo, autónomo, social
y pro-activo
ARQUITECTURAS DE AGENTES
INTELIGENTES
Juan Carlos García Ojeda
FORMALIZACIÓN DE AGENTE (WOOLDRIDGE)
 Estados del Ambiente
 Acciones disponibles al agente
 Selección de acciones de agente
 Propiedades del Ambiente
 No – Determinístico
 Determinístico
 Historial Agente – Interacción Ambiente
AGENTE REACTIVO
 Puede ser modelado simplemente usando la
definición previa como
PERCEPCIÓN
 Para modelar agentes más complejos requiere
modelar dentro del agente también
 Extender definiciones con P, un set no vacío de
perceptores
Ambiente
Ver Acción
Agente
P
S A
EJEMPLO PERCEPCIÓN
 Asuma que usted tiene un Sonar (sensor) que
retorna una valor de distancia
 sonar :  entero
 Para un agente de reflejo simple , nosotros
podemos definir la función acción como
 sonar() > 20  acción := mover_adelante
 sonar() <= 20  acción := volter_aleatorio
AGENTES CON ESTADO
 Un agente requiere una estructura interna para
calcular un estimado del estado interno, I, y una
nueva función, siguiente
Ambiente
Ver Acción
P
S
A
siguiente estado
I
I
I
EJEMPLO AGENTE CON ESTADO
 Requiere que definamos el estado
 actualDistancia : entero
 Nosotros podemos definir siguiente como el efecto
de nuestras posibles acciones sobre el estado
 actualDistancia = sonar()
 Para agentes basado en goles, nosotros podemos
definir la función acción como
 actualDistancia > 20  acción :=mover_adelante
 actualDistancia<= 20  acción :=mover_aleatorio
AGENTES BASADO EN GOLES (UTILIDAD)
 Nosotros seleccionamos la mejor acción hacia
nuestro gol basado en su utilidad – requiere
estimar el siguiente estado basado en la acción y
computar su utilidad.
 Requiere dos nuevas funciones, estimar, y
utilidad(u)
 Acción es actualizada
Ambiente
Ver
Acción
P
S
A
siguiente
estado
I
estimar u
I
I
I
A R
ARQUITECTURA ESPECÍFICAS DE
AGENTES
Juan Carlos García Ojeda
ARQUITECTURAS ESPECÍFICAS DE AGENTES
 Arquitectura Horizontal Modular
 BDI
 Tareas Competitivas
 Sistemas de Producción
ARQUITECTURA HORIZONTAL MODULAR
 Descompuesta en módulos que llevan a cabo
funciones horizontales
 Percepción
 Comunicación
 Acción
 Administración basada en Conocimiento
 Planeamiento
 Tipo de arquitectura comúnmente usada por
agentes cognitivos simbólicos
 Predefinidos, conexiones fijas
ARQUITECTURA MODULAR HORIZONTAL
Ambiente
Percepción
Representación
del Modelo
Objetivos
Toma de
Decisiones
Planeamiento
Evaluación de
Tareas
BELIEFS-DESIRES-INTENTIONS
 Basado en Razonamiento Práctico
 Decidir que goles alcanzar
 Decidir como lograr dichos goles
 BDI
 Beliefs = estado actual
 Desires = posibles goles
 Intentions = goles escogidos
BELIEFS-DESIRES-INTENTIONS
Ambiente
Acción
Generar
Opciones
Revisar Beliefs
Ver
BeliefsDesiresFiltro
Intentions
BDI VENTAJAS Y DESVENTAJAS
 Ventajas
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 Desventajas
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 Enlaces Dinámicos entre módulos
 Módulos representan funciones verticales
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 Módulos compiten por la selección mediante un
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TAREAS COMPETITIVAS
Sensores Efectores
Seleccionar
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Ambiente
SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
 Una de las mejores productos de la IA
 Sistemas basados en reglas / Sistemas Expertos
 Basados en reglas de la forma
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 Condiciones pudieran estas basado en
 Percepciones del ambiente
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 Acciones pudieran
 Ejecutar efectores en el ambiente
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SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Sensores Efectores
Base de
Reglas
Motor de
Inferencias
Base de
Conocimiento
Ambiente
DISEÑANDO SISTEMAS INTELIGENTES
Juan Carlos García Ojeda
DISEÑANDO UN PROGRAMA AGENTE
 Primer paso en el diseño de un programa agente
es conocer sus posibles
 Perceptores
 Acciones
 Ambiente
 Medidas de Desempeño
ESTRUCTURA DEL AGENTE
 Como logramos la conducta del agente?
 Programa Agente – una función que implemente el
mapeo de un agente
 Arquitectura de Agente – el dispositivo de cómputo que
ejecuta el programa
AGENTE Y AMBIENTE
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Memoria
Actualizar
memoria
Escoger mejor
acción
acción
Actualizar
memoria
percibir
ARQUITECTURAS GENÉRICAS DE AGENTES
 Agentes de Reflejo Simple
 Agentes de Reflejo con Estado
 Agentes basado en Goles
AGENTES DE REFLEJO SIMPLE
 Selecciona la mejor acción usando un conjunto de
asociaciones a partir de la percepción actual a la
mejor acción
 Resume asociaciones comunes de estrada / salida
en reglas de condición-acción
If carro-adelante-es-lento then empezar_frenado
 Acciones pueden ser construidas o aprendidas
AGENTE DE REFLEJO
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Como es el
mundo
ahora?
Qué acción
debo
tomar?
Reglas condición-acción
AGENTES DE REFLEJO SIMPLE
 Ventajas
 Simple
 Fácil de Codificar
AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO
 Selecciona la mejor acción usando un conjunto de
asociaciones basado en
 La actual percepción
 La representación del estado del mundo según el
agente
 Para evaluar el estado del mundo nosotros
necesitamos saber
 Estimación del estado del mundo
 Mis acciones que producen
 Como el mundo evoluciona independientemente de
nuestras acciones
AGENTE DE REFLEJO CON ESTADO
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Como es el
mundo
ahora?
Qué acción
debo
tomar?
Reglas condición-acción
Estado
Como el mundo
evoluciona
Mi acciones
producen
AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO
 Más robusto pero no suficiente información para
tomar decisiones racionales
 Cuando llegue a una intersección y puede seguir o
doblar a la derecha?
 Una decisión racional depende el estado actual + …
AGENTE BASADO EN GOLES
 Un agente basado en goles decide sus acciones
basado en
 La percepción actual
 La representación del estado del mundo
 El gol que esta persiguiendo
 Requiere información acerca del gol
 Usualmente no es estática
 Alcanzar goles no es usualmente simple
 Generalmente requiere planeación/búsqueda para
encontrar la secuencia correcta de acciones
AGENTE BASADO EN GOLES
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Como es el mundo
ahora?
Qué acción debo
tomar?
Reglas condición-acción
Estado
Como el mundo
evoluciona
Mi acciones
producen Que ocurre si
hago la acción A
TOMA DE DECISIONES EN AGENTES BASADO
EN GOLES
 Toma de Decisiones en fundamentalmente
diferente que un agente de reflejo
 Envuelve el futuro
 Cual será el resultado si yo realizo una acción
 Ese resultado me ayudara a alcanzar el gol
 Diseño es más complejo
 Agente es menos eficiente
 Agente es mas adaptable
 Nosotros podemos cambiar nuestro destino
ARQUITECTURA GENÉRICA DE AGENTES
 Agentes de Reflejo Simple usan reglas de
condición-acción basado en la percepción actual
 Agentes de Reflejo con Estado usan reglas de
condición-acción pero guardan el estado del mundo
 Agentes basado en goles toman decisiones
basados en el gol actual del agente

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1. introducción a Agentes

  • 1. INTRODUCCIÓN A AGENTES Juan C. Garcia-Ojeda, PhD(c), MSc., Ing. jcgarciao@gmail.com
  • 2. REPASO  Agentes  Agentes Inteligentes  Agentes Racionales  Agentes Racionales Ideales  Arquitecturas de Agentes  Ambientes de Agentes  Diseñando Agentes
  • 3. AGENTE  Un Agente es cualquier cosa que puede ser vista como  Es capaz de percibir su ambiente  Es capaz de actuar sobre ese ambiente  Estas percepciones y acciones son llevadas a cabo por  Sensores  Efectores  Es un interruptor de luz un agente?
  • 4. AGENTES Y EL AMBIENTE Ambiente Sensores Efectores Agente procesamiento
  • 5. AMBIENTES  Agentes deben operar dentro de un ambiente  Las acciones de los agentes son realizadas sobre el ambiente  Sensores leen el estado del ambiente  Percepciones son provistas al agente desde el ambiente  Efectores cambian el estado del ambiente  Propiedades del Ambiente que afectan al agente  Accesible – acceso completo al estado del ambiente  Determinístico – el estado actual + la acción del agente completamente determinan el siguiente estado  Episódico – cada escogencia de acción es independiente en cada ciclo actuar-percibir  Estático – el ambiente puede cambiar independientemente del agente  Discreto – limitado número de distintos perceptores y acciones
  • 6. AGENTES INTELIGENTES  Agentes inteligentes son sistemas computacionales que habitan en algún ambiente complejo y dinámico, perciben y actúan autónomamente es ese ambiente, y llevan a cabo una serie de goles o tareas para los cuales fueron diseñadas.
  • 7. ATRIBUTOS CRÍTICOS  Agentes inteligentes exhiben los siguientes atributos  Autonomía  Reactivo  Pro-activo  Social
  • 8. AUTONOMÍA  Agentes operan sin la directa intervención de humanos u otros agentes, y tienen algún tipo de control sobre sus acciones y estados internos
  • 9. REACTIVO  Agentes perciben su ambiente y responden, en un cierto periodo de tiempo, a los cambios que ocurran
  • 10. PRO-ACTIVO  Agentes no simplemente reaccionan a su ambiente, ellos también exhiben conductas dirigidas a goles que ellos toman por iniciativa propia
  • 11. SOCIAL  Agentes interactúan con otros agentes, y posiblemente humanos, mediante un lenguaje de comunicación de agentes.
  • 12. EJEMPLO / NO-EJEMPLO  Agente buscador de información  El usuario le dice al agente que tipo de información es requerida  El agente va a sitios web conocidos (por él), bases de datos y otras fuentes (incluyendo otros agentes) para colectar información acerca de la información requerida.  Después de colectar los datos el agente reporta al usuario, mediante un reporte, el resultado de la búsqueda Es el agente ? 1. Autónomo 2. Reactivo 3. Pro-activo 4. Social
  • 13. EJEMPLO / NO-EJEMPLO  Agente Servidor de Impresiones  El usuario envía documentos al agente y le dice lo que quiere imprimir  El agente toma el documento del usuario, así como documentos de otros usuarios, los ordena por tamaño y los imprime uno por uno.  El agente retorna el estado actual de los documentos y la impresora cuando es preguntado por el usuario.  El agente le dice al usuario cuando un documento ha sido impreso Es el agente ? 1. Autónomo 2. Reactivo 3. Pro-activo 4. Social
  • 14. RESUMEN AGENTES INTELIGENTES  Un agente  Percibe y actúa en su ambiente  Un agente inteligente es reactivo, autónomo, social y pro-activo
  • 16. FORMALIZACIÓN DE AGENTE (WOOLDRIDGE)  Estados del Ambiente  Acciones disponibles al agente  Selección de acciones de agente  Propiedades del Ambiente  No – Determinístico  Determinístico  Historial Agente – Interacción Ambiente
  • 17. AGENTE REACTIVO  Puede ser modelado simplemente usando la definición previa como
  • 18. PERCEPCIÓN  Para modelar agentes más complejos requiere modelar dentro del agente también  Extender definiciones con P, un set no vacío de perceptores Ambiente Ver Acción Agente P S A
  • 19. EJEMPLO PERCEPCIÓN  Asuma que usted tiene un Sonar (sensor) que retorna una valor de distancia  sonar :  entero  Para un agente de reflejo simple , nosotros podemos definir la función acción como  sonar() > 20  acción := mover_adelante  sonar() <= 20  acción := volter_aleatorio
  • 20. AGENTES CON ESTADO  Un agente requiere una estructura interna para calcular un estimado del estado interno, I, y una nueva función, siguiente Ambiente Ver Acción P S A siguiente estado I I I
  • 21. EJEMPLO AGENTE CON ESTADO  Requiere que definamos el estado  actualDistancia : entero  Nosotros podemos definir siguiente como el efecto de nuestras posibles acciones sobre el estado  actualDistancia = sonar()  Para agentes basado en goles, nosotros podemos definir la función acción como  actualDistancia > 20  acción :=mover_adelante  actualDistancia<= 20  acción :=mover_aleatorio
  • 22. AGENTES BASADO EN GOLES (UTILIDAD)  Nosotros seleccionamos la mejor acción hacia nuestro gol basado en su utilidad – requiere estimar el siguiente estado basado en la acción y computar su utilidad.  Requiere dos nuevas funciones, estimar, y utilidad(u)  Acción es actualizada Ambiente Ver Acción P S A siguiente estado I estimar u I I I A R
  • 24. ARQUITECTURAS ESPECÍFICAS DE AGENTES  Arquitectura Horizontal Modular  BDI  Tareas Competitivas  Sistemas de Producción
  • 25. ARQUITECTURA HORIZONTAL MODULAR  Descompuesta en módulos que llevan a cabo funciones horizontales  Percepción  Comunicación  Acción  Administración basada en Conocimiento  Planeamiento  Tipo de arquitectura comúnmente usada por agentes cognitivos simbólicos  Predefinidos, conexiones fijas
  • 26. ARQUITECTURA MODULAR HORIZONTAL Ambiente Percepción Representación del Modelo Objetivos Toma de Decisiones Planeamiento Evaluación de Tareas
  • 27. BELIEFS-DESIRES-INTENTIONS  Basado en Razonamiento Práctico  Decidir que goles alcanzar  Decidir como lograr dichos goles  BDI  Beliefs = estado actual  Desires = posibles goles  Intentions = goles escogidos
  • 29. BDI VENTAJAS Y DESVENTAJAS  Ventajas  Intuitivo  Clara descomposición funcional  Desventajas  Eficiencia  Compromiso y Reconsideración
  • 30. TAREAS COMPETITIVAS  Enlaces Dinámicos entre módulos  Módulos representan funciones verticales  Representan una tarea, no cada acción  Módulos compiten por la selección mediante un mecanismo de toma de decisión  Base para muchas arquitecturas robóticas basadas en conductas
  • 32. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN  Una de las mejores productos de la IA  Sistemas basados en reglas / Sistemas Expertos  Basados en reglas de la forma  If <condiciones> then <acciones>  Condiciones pudieran estas basado en  Percepciones del ambiente  Hechos generados en la base de conocimiento  Acciones pudieran  Ejecutar efectores en el ambiente  Generar o retractar hechos de la base de conocimiento
  • 33. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN Sensores Efectores Base de Reglas Motor de Inferencias Base de Conocimiento Ambiente
  • 35. DISEÑANDO UN PROGRAMA AGENTE  Primer paso en el diseño de un programa agente es conocer sus posibles  Perceptores  Acciones  Ambiente  Medidas de Desempeño
  • 36. ESTRUCTURA DEL AGENTE  Como logramos la conducta del agente?  Programa Agente – una función que implemente el mapeo de un agente  Arquitectura de Agente – el dispositivo de cómputo que ejecuta el programa
  • 38. ARQUITECTURAS GENÉRICAS DE AGENTES  Agentes de Reflejo Simple  Agentes de Reflejo con Estado  Agentes basado en Goles
  • 39. AGENTES DE REFLEJO SIMPLE  Selecciona la mejor acción usando un conjunto de asociaciones a partir de la percepción actual a la mejor acción  Resume asociaciones comunes de estrada / salida en reglas de condición-acción If carro-adelante-es-lento then empezar_frenado  Acciones pueden ser construidas o aprendidas
  • 40. AGENTE DE REFLEJO Ambiente Sensores Efectores Agente Como es el mundo ahora? Qué acción debo tomar? Reglas condición-acción
  • 41. AGENTES DE REFLEJO SIMPLE  Ventajas  Simple  Fácil de Codificar
  • 42. AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO  Selecciona la mejor acción usando un conjunto de asociaciones basado en  La actual percepción  La representación del estado del mundo según el agente  Para evaluar el estado del mundo nosotros necesitamos saber  Estimación del estado del mundo  Mis acciones que producen  Como el mundo evoluciona independientemente de nuestras acciones
  • 43. AGENTE DE REFLEJO CON ESTADO Ambiente Sensores Efectores Agente Como es el mundo ahora? Qué acción debo tomar? Reglas condición-acción Estado Como el mundo evoluciona Mi acciones producen
  • 44. AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO  Más robusto pero no suficiente información para tomar decisiones racionales  Cuando llegue a una intersección y puede seguir o doblar a la derecha?  Una decisión racional depende el estado actual + …
  • 45. AGENTE BASADO EN GOLES  Un agente basado en goles decide sus acciones basado en  La percepción actual  La representación del estado del mundo  El gol que esta persiguiendo  Requiere información acerca del gol  Usualmente no es estática  Alcanzar goles no es usualmente simple  Generalmente requiere planeación/búsqueda para encontrar la secuencia correcta de acciones
  • 46. AGENTE BASADO EN GOLES Ambiente Sensores Efectores Agente Como es el mundo ahora? Qué acción debo tomar? Reglas condición-acción Estado Como el mundo evoluciona Mi acciones producen Que ocurre si hago la acción A
  • 47. TOMA DE DECISIONES EN AGENTES BASADO EN GOLES  Toma de Decisiones en fundamentalmente diferente que un agente de reflejo  Envuelve el futuro  Cual será el resultado si yo realizo una acción  Ese resultado me ayudara a alcanzar el gol  Diseño es más complejo  Agente es menos eficiente  Agente es mas adaptable  Nosotros podemos cambiar nuestro destino
  • 48. ARQUITECTURA GENÉRICA DE AGENTES  Agentes de Reflejo Simple usan reglas de condición-acción basado en la percepción actual  Agentes de Reflejo con Estado usan reglas de condición-acción pero guardan el estado del mundo  Agentes basado en goles toman decisiones basados en el gol actual del agente