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1. Agentes
Racionales

2. TEMARIO
● INTRODUCCIÓN A AGENTES RACIONALES
● HISTORIA Y FILOSOFÍA DE AGENTES
● AGENTES EN COMPUTACIÓN
● DEFINICIÓN CONSENSUAL DE AGENTE
● COMPORTAMIENTO FLEXIBLE Y AUTÓNOMO
● MEDIO AMBIENTE Y AGENTES
● ARQUITECTURAS DE AGENTE
● CONCLUSIÓN

3. INTRODUCCIÓN A AGENTES
RACIONALES
IMPORTANCIA DEL CONOCIMIENTO Y
RAZONAMIENTO
La representación del conocimiento y el razonamiento son esenciales para el estudio y la creación de agentes
inteligentes. Permiten a los agentes comprender su entorno y tomar decisiones informadas para lograr sus
objetivos de manera efectiva. Estos elementos son fundamentales para el comportamiento flexible y
autónomo que se espera de los agentes racionales.
DEFINICIÓN
Un agente racional es un sistema computacional que actúa de manera autónoma para alcanzar sus objetivos
y metas, manteniéndose persistentemente en su entorno. Esta definición destaca la capacidad del agente
para interactuar e influir en su medio ambiente de manera continua.
D
O

4. HISTORIA Y FILOSOFÍA DE AGENTES
El término “agente” ha
evolucionado desde
Aristóteles, quien lo usó para
referirse a entidades con
propósito en un contexto
social, hasta su uso en el
derecho Romano y la
economía para describir a una
persona que actúa en
beneficio de otra.
Evolución
del Término
La filosofía ha influenciado la
noción de agencia al
considerar a los agentes
como entidades que actúan
con un propósito dentro de un
contexto social.
Influencia
Filosófica
En el ámbito legal, un agente
es visto como alguien que
actúa bajo la delegación
limitada de autoridad y
responsabilidad, concepto
que ha sido ampliamente
utilizado en la economía.
Influencia
Legal

5. AGENTES EN COMPUTACIÓN
Consolidación del Concepto
Características de Entornos
Actuales
El concepto de agente en computación
se ha consolidado como respuesta a
las demandas de entornos
computacionales modernos,
caracterizados por su ubicuidad,
interconexión, inteligencia, delegación
y accesibilidad.
Los entornos computacionales actuales
presentan una gran diversidad de
usuarios y dispositivos distribuidos e
interconectados, lo que ha llevado a la
emergencia de agentes inteligentes
como herramientas para delegar tareas
y abordar problemas de manera más
familiar para todos los usuarios.

6. DEFINICIÓN CONSENSUAL DE AGENTE
Sistema
Computacional
Autónomo
Un agente es un sistema
que actúa de manera
autónoma para alcanzar
sus metas,
manteniéndose
persistentemente en su
entorno.
Adaptación y
Autonomía
La autonomía se define
por la capacidad del
agente de seleccionar y
procesar metas, su
robustez ante cambios
ambientales y su
habilidad para interactuar
como procesador de
información sin ser
gobernado por un agente
externo.
Las acciones del agente
modifican el entorno, y los
cambios en el entorno
son percibidos por el
agente, lo que lleva a la
consecución de sus
objetivos.
Interacción con el
Medio Ambiente

7. COMPORTAMIENTO FLEXIBLE Y
AUTÓNOMO
INICIATIVA
Deben mostrar un comportamiento dirigido por objetivos, tomando la iniciativa
para cumplir con sus propósitos de diseño y decidiendo cuál objetivo atender en
cada momento.
0
2
SOCIABILIDAD
Los agentes deben poder interactuar con otros, incluyendo seres humanos, para
lograr sus objetivos. Esto implica habilidades de comunicación, negociación y
formación de acuerdos.
0
3
AUTONOMÍA Y
SOCIABILIDAD
La autonomía se refiere a la capacidad del agente de actuar
independientemente y tomar decisiones sin intervención externa. La
sociabilidad es necesaria para que un agente pueda ser verdaderamente
autónomo, ya que requiere de un entorno social y cultural que le proporcione los
recursos necesarios para lograr sus metas. La autonomía y la sociabilidad no
son conceptos opuestos; de hecho, se argumenta que no puede haber
autonomía sin un grado de sociabilidad.
04
REACTIVIDA
D
Los agentes deben ser capaces de percibir su entorno y responder prontamente
a los cambios que ocurran en él, aprovechando las oportunidades para alcanzar
sus metas.
0
1

8. MEDIO AMBIENTE Y AGENTES
Se refiere al espacio donde un agente o grupo
de ellos se encuentra situado. Puede ser real,
como el mundo físico, o virtual, como sistemas
operativos y la web.
Definición e Impacto 01
Efectos
Los agentes deben ser capaces de percibir su
medio ambiente y responder a los cambios para
alcanzar sus metas. Los ambientes pueden ser
observables, estocásticos, episódicos, dinámicos,
discretos o continuos, afectando la complejidad
del agente.
02

9. ARQUITECTURAS DE AGENTE
02
Formalización de
Agentes y
Ambientes
Se refiere a la definición y
estructura de los agentes y cómo
interactúan con su entorno. Incluye
la creación de modelos
matemáticos y lógicos que
describen el comportamiento y las
capacidades de los agentes, así
como la naturaleza y las reglas del
ambiente en el que operan.
01
Implementación de
Agentes y
Ambientes
2.1
2.2
2.3
2.4
Se describe cómo los agentes pueden
ser modelados como funciones que
mapean percepciones a acciones, y
cómo las corridas de un agente en un
ambiente se representan como
secuencias de estados y acciones.
Se explica el uso de un mapeo ideal
para implementar un programa de
agente, aunque se reconoce que esta
estrategia es limitada debido a la
complejidad y el gran número de
entradas posibles.
Se ilustra cómo un ambiente puede
interactuar con los agentes,
respondiendo a sus acciones y
cambiando de estado en consecuencia.
Se proporciona el ejemplo de xbiff, una
aplicación que notifica la llegada de
nuevos mensajes de correo electrónico,
como una instancia de un agente simple
y su interacción con el ambiente.
Formalización de Agentes Programa de Agente
Programa de Ambiente
Ejemplo de xbiff

10. CONCLUSIÓN
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Los agentes racionales son sistemas computacionales diseñados para actuar de manera autónoma y alcanzar sus
objetivos dentro de un entorno específico. Su importancia en la IA radica en su capacidad para tomar decisiones
inteligentes y adaptarse a cambios en su entorno.
La autonomía de estos agentes les permite operar sin intervención humana, lo que es crucial para aplicaciones en
entornos dinámicos y en constante cambio.
Han transformado la manera en que interactuamos con entornos computacionales, ofreciendo soluciones personalizadas y
eficientes para usuarios con distintas necesidades y habilidades.
Representan un paso adelante hacia la creación de sistemas más inteligentes y capaces, siendo fundamentales para el
progreso y la innovación en el campo de la Inteligencia Artificial.