El documento describe diferentes tipos de arquitecturas y programas de agentes, incluyendo agentes reactivos, con estado interno y lógicos. Los agentes reactivos se basan en reglas de percepción-acción, mientras que los agentes con estado interno mantienen un registro histórico. Los agentes lógicos representan el estado como fórmulas lógicas y seleccionan acciones mediante inferencia lógica.

1. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes y Sistemas Multi-Agentes
Arquitecturas y Programas Agente
Dr. Alejandro Guerra-Hern´ndez
a
Departamento de Inteligencia Artificial
Facultad de F´ısica e Inteligencia Artificial
Universidad Veracruzana
aguerra@uv.mx
http://www.uv.mx/aguerra
Maestr´ en Inteligencia Artificial 2011
ıa

2. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Arquitectura abstracta (Wooldridge, 2002)
El ambiente puede caracterizarse por medio de un conjunto
finito de estados discretos posibles, definido como:
E = {e, e , . . . }
La aptitud de un agente, se define como el conjunto finito de
acciones que ´ste puede ejecutar:
e
Ac = {α, α , . . . }
Una corrida de un agente en un ambiente se define como una
secuencia finita de estados y acciones intercalados:
0 α1 2 3α α α αu−1
r = e0 −→ e1 −→ e2 −→ e3 −→ · · · −→ eu

3. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Corridas
Sea R el conjunto de todas las posibles secuencias finitas
sobre E y Ac.
Definimos R Ac como el subconjunto de las corridas que
terminan en una acci´n
o
y R E como el subconjunto de las corridas que terminan en un
estado del ambiente.
Para modelar el efecto de una acci´n en el ambiente, usamos
o
una funci´n de transici´n (Fagin et al., 1995):
o o
τ : R Ac → ℘(E )
Si τ (r ) = ∅ para todo r ∈ R Ac , se dice que el sistema ha
terminado su corrida.

4. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Ambiente y Agentes
Un ambiente se define como una tripleta Env = E , e0 , τ
donde E es el conjunto de los posibles estados del ambiente,
e0 ∈ E es un estado inicial y τ es la funci´n de transici´n de
o o
estados.
Los agentes se modelan como funciones que mapean corridas
que terminan en un estado del ambiente, a acciones:
Ag : R E → Ac

5. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Sistema Agente
Un sistema agente es una tupla conformada por un agente y
un ambiente.
El conjunto de posibles corridas del agente Ag en el ambiente
Env se denota como R(Ag , Env )
Una secuencia de la forma: (e0 , α0 , e1 , α1 , e2 , . . . ) representa
una corrida del agente Ag en el ambiente Env si y s´lo si o
Env = E , e0 , τ ; α0 = Ag (e0 ); y para u > 0:
eu ∈ τ ((e0 , α0 , . . . , αu−1 ))
y
αu = Ag ((e0 , α0 , . . . , eu ))

6. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Programa de agente
Puesto que nuestra tarea es implementar programas de
agente, podemos usar la formalizaci´n propuesta para definir
o
un programa de agente que acepte percepciones de su
ambiente y regrese acciones sobre ´ste.
e
Agente basado en mapeo ideal
1: function Agente-Mapeo-Ideal(p) p es una percepci´n.
o
2: percepciones ← percepciones ∪ p
3: acci o n ← busca(percepciones, mapeo)
´ mapeo predefinido.
4: return acci o n
´
5: end function

7. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Programa de ambiente
Un programa b´sico de ambiente ilustra la relaci´n entre ´ste
a o e
y los agentes situados en ´l.
e
Ambiente
1: procedure Ambiente(e, τ, ags, fin) e Estado incial del ambiente.
2: repeat
3: for all ag ∈ ags do ags Conjunto de agentes.
4: p(ag ) ← percibir (ag , e)
5: end for
6: for all ag ∈ ags do
7: acci o n(ag ) ← ag (p(ag ))
´
8: end for
9: e ← τ ( ag ∈ags acci o n(ag ))
´ τ Funci´n de transici´n.
o o
10: until fin(e) fin Predicado de fin de corrida.
11: end procedure

8. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Percepci´n y acci´n
o o
Sea Per un conjunto no vac´ de percepciones, la funci´n
ıo o
percibir/2 se define como el mapeo del conjunto de estados
del ambiente E al conjunto de percepciones posibles Per :
percibir : E → Per
La funci´n acci´n/1 se define entonces como el mapeo entre
o o
conjuntos de percepciones y el conjunto de acciones posibles
del agente:
acci o n : Per → Ac
´
Un agente puede definirse ahora como la tupla:
Ag = percibir , acci o n
´

9. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Propiedades de la percepci´n
o
Sean e ∈ E y e ∈ E , tal que e = e pero
percibir (e) = percibir (e ). Desde el punto de vista del agente,
e y e son indistinguibles.
Dados dos estados del ambiente e, e ∈ E ,
percibir (e) = percibir (e ) ser´ denotado como e ∼ e .
a
El ambiente es accesible para el agente, si y s´lo si |E | = | ∼ |
o
y entonces se dice que el agente es omnisciente.
Si | ∼ | = 1 entonces se dice que el agente no tiene capacidad
de percepci´n, es decir, el ambiente es percibido por el agente
o
como si tuviera un estado unico.
´

10. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes reactivos
Los agentes reactivos, o reflex, seleccionan sus acciones
basados en su percepci´n actual del ambiente, ignorando el
o
resto de su historia perceptual.
Agente
percepción acción
sensado actuación
Ambiente

11. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes reactivos
Basados en reglas percepci´n - acci´n.
o o
Programa de agente reactivo
1: function Agente-Reactivo(e)
2: estado ← percibir (e)
3: regla ← selecci o nAcci o n(estado, reglas)
´ ´ reglas predefinidas.
4: acci o n ← acci o nRegla(regla)
´ ´
5: return acci o n
´
6: end function

12. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Limitaciones de los agentes reactivos
Aunque hay otras maneras de implementar agentes reactivos
(arquitectura subsumida, redes de comportamiento, etc.),
todos comparten una limitaci´n formal: producen un
o
comportamiento racional, s´lo si la decisi´n correcta puede
o o
obtenerse a partir de la percepci´n actual del agente.
o
Esto es, su comportamiento es correcto si, y s´lo si, el
o
ambiente es observable o efectivamente observable.

13. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Estado interno
La forma m´s eficiente de enfrentar un ambiente inaccesible
a
es llevando un registro de lo percibido, de forma que el agente
tenga acceso mediante este registro, a lo que en cierto
momento ya no puede percibir.
Sea I el conjunto de estados internos posibles de un agente.
Redefinimos la funci´n acci´n para mapear estados internos a
o o
acciones posibles:
acci o n : I → Ac
´
Una nueva funci´n siguiente/2, mapea estados internos y
o
percepciones a estados internos. Se usa para actualizar el
estado interno del agente:
siguiente : I × Per → I

14. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes con estado interno
Un agente con estado interno interactua con su ambiente
como se muestra.
Ambiente actuación
sensado
Agente
percepción acción
Siguiente Estado

15. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Programa de agente con estado
El programa de un agente con estado es muy parecido al de
un agente reactivo:
Programa de agente con estado
1: function Agente-Con-Estado(e) e∈E
2: p ← percibir (e)
3: estado ← siguiente(estado, p)
4: regla ← selecci o nAcci o n(estado, reglas)
´ ´ reglas predefinidas.
5: acci o n ← Acci o nRegla(regla)
´ ´
6: return acci o n
´
7: end function

16. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Enfoque IA tradicional
El comportamiento racional puede obtenerse a partir de una
representaci´n simb´lica del ambiente y el comportamiento
o o
deseado.
El agente manipular´ sint´cticamente esta representaci´n para
a a o
actuar.
Llevada al extremo, esta aproximaci´n nos lleva a formular el
o
estado de un agente como un conjunto f´rmulas l´gicas y la
o o
selecci´n de acci´n como demostraci´n de teoremas o
o o o
deducci´n l´gica.
o o

17. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes e inferencia
Sea L el conjunto de f´rmulas bien formadas en la l´gica de
o o
primer orden cl´sica.
a
El conjunto de bases de conocimiento en L se define como
D = ℘(L), es decir, el conjunto de conjuntos de fbf en L. Los
elementos de D se denotan ∆, ∆1 , . . .
El estado interno del agente es siempre un miembro de D. El
proceso de decisi´n del agente especifica mediante un
o
conjunto de reglas de inferencia ρ.
Escribimos ∆ ρ ψ si la fbf ψ puede ser validada en ∆.
Definimos la funci´n siguiente/2 del agente como:
o
siguiente : D × Per → D

18. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Selecci´n de acci´n como inferencia
o o
La inferencia se usa para computar la selecci´n de acci´n de
o o
los agentes l´gicos:
o
Selecci´n de acci´n para agente l´gico
o o o
1: function Seleccion-Accion(∆ : D, Ac)
´ ´ Ac Acciones.
2: for all a ∈ Ac do
3: if ∆ ρ ejecuta(a) then ρ predefinida.
4: return a
5: end if
6: end for
7: for all a ∈ Ac do
8: if ∆ ρ ¬ejecuta(a) then
9: return a
10: end if
11: end for
12: return null
13: end function

19. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Metas
Las metas describen situaciones deseables para un agente, y
se definen como cuerpos de conocimiento.
Esta concepci´n de las metas est´ relacionada con el concepto
o a
de espacio de estados de un problema compuesto por un
estado inicial del ambiente, e0 ∈ E ; por un conjunto de
operadores o acciones que el agente puede ejecutar para
cambiar de estado; y un espacio de estados deseables.
Impl´ıcita en la arquitectura del agente, est´ su “intenci´n” de
a o
ejecutar las acciones que el “cree” le garantizan satisfacer
cualquiera de sus metas. Esto se conoce en filosof´ como
ıa
silogismo pr´ctico.
a

20. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Las metas de un agente
Especificaci´n basada en predicados:
o
Ψ : R → {0, 1}
Una corrida r ∈ R satisface la especificaci´n ssi Ψ(r ) = 1.
o
Un ambiente de tareas se define entonces como el par
Env , Ψ .
Dado un ambiente de tareas, la siguiente expresi´n:
o
RΨ (Ag , Env ) = {r |r ∈ R(Ag , Env ) ∧ Ψ(r )}
denota el conjunto de todas las corridas del agente Ag en
el ambiente Env que satisfacen la tarea especificada
por Ψ.

21. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Metas y ´xito
e
Podemos expresar que un agente Ag tiene ´xito en el
e
ambiente de tareas Env , Ψ de dos maneras diferentes:
∀r ∈ R(Ag , Env ) tenemos que Ψ(r ), lo que puede verse como
una especificaci´n pesimista de ´xito, puesto que el agente
o e
tiene ´xito unicamente si todas sus corridas satisfacen Ψ;
e ´
∃r ∈ R(Ag , Env ) tal que Ψ(r ), lo cual es una versi´n optimista
o
de la definici´n de ´xito, puesto que especifica que el agente
o e
tiene ´xito si al menos una de sus corridas safisface Ψ.
e

22. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Utilidad
Una utilidad es un valor num´rico que denota la bondad de un
e
estado del ambiente.
Impl´
ıcitamente, un agente tiene la “intenci´n” de alcanzar
o
aquellos estados que maximizan su utilidad a largo t´rmino.
e
La especificaci´n de una tarea en este enfoque corresponde
o
simplemente a una funci´n utilidad u : E → la cual asocia
o
valores reales a cada estado del ambiente.
Por ejemplo, la utilidad para una corrida r de un agente filtro
de spam, puede definirse como:
SpamFiltrado(r )
u(r ) =
SpamRecibido(r )

23. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Agentes ´ptimos
o
Si la funci´n de utilidad u tiene alg´n l´
o u ımite superior, por ej.,
∃k k ∈ tal que ∀r ∈ R.u(r ) ≤ k, entonces es posible hablar
de agentes que maximizan la utilidad esperada.
Definamos P(r |Ag , Env ), es evidente que:
P(r |Ag , Env ) = 1
r ∈R(Ag ,Env )
Entonces el agente ´ptimo Agopt entre el conjunto de agentes
o
posibles AG en el ambiente Env est´ definido como:
a
Agopt = arg m´x
a u(r )P(r |Ag , Env )
Ag ∈AG
r ∈R(Ag ,Env )

24. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Racionalidad acotada
Los agentes enfrentan limitaciones temporales y tienen
capacidades limitadas de deliberaci´n, por lo que propone el
o
estudio de una racionalidad acotada.
Stuart Russell et al., introducen el concepto de agente ´ptimo
o
acotado, donde AGm representa el conjunto de agentes que
pueden ser implementados en una m´quina m.
a
Esta conceptualizaci´n de agente racional nos dice las
o
propiedades del agente deseable Agopt , pero no nos dice c´mo
o
implementar tal agente.

25. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos
o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias
Referencias
Fagin, R., Halpern, J. Y., Moses, Y., & Vardi, M. Y. (1995). Reasoning about
Knowledge. Cambridge, MA., USA: MIT Press.
Wooldridge, M. (2002). An Introduction to MultiAgent Systems. West Sussex,
England: John Wiley & Sons, LTD.