Agentes Inteligentes

Agentes Inteligentes

1. Projetar Agente (PEAS)

   • (P)erformance = Medida de Desempenho
     • (P) minimizar custos, informação sobre livros de interesse. Mede o sucesso do agente
   • (E)nvironment = Ambiente
     • (E) internet e navegador. É o entorno do agente
   • (A)ctuators = Atuadores
     • (A) realizar uma nova compra, exibir informação de comprar antigas. Parte do agente que entrega a saída da ação para o ambiente.
   • (S)ensors = Sensores
     • (S) páginas, botões ou links clicados pelo usuário. Recebe a entrada para o agente

2. Propriedades de ambientes de tarefa

   • Completamente observável
     • Os sensores do agente dão acesso ao estado completo do ambiente em cada instante
   • Parcialmente observável
     • Sensores "imprecisos". Ex: o motorista de taxi automatizado não sabe o que os outros motoristas estão pensando
   • Determinístico
     • O próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado atual e pela ação executada pelo agente
   • Estocástico
     • Ex: "Aleatório". Ex.: um peão atravessando na frente de um carro autómato
   • Episódico
     • O agente recebe uma perceção e executa uma ação. Ex.: análise de radiografia para diagnóstico
   • Sequencial
     • Decisão atual, afeta decisões futuras. Ex: carro autónomo
   • Estático
     • O ambiente não muda enquanto o agente toma decisões
       • Ex: Palavras cruzada, reconhecimento de imagem
   • Dinâmico
     • Pode mudar durante a deliberação de um agente
       • Ex: Motorista de taxi
   • Discreto
     • Número finito de estados. As perceções e ações são contáveis. Ex.: xadrez sem relógio
   • Contínuo
     • O agente trabalha com grandezas contínuas nos estados do ambiente, perceções e ações Ex: velocidade e localização do motorista de taxi automatizado.
   • Agente único
     • Somente um agente operando no ambiente.
   • Multiagente
     • Cooperativo: agentes tem ganhos adicionais ao trabalharem juntos. Ex.: robôs de entrega da Amazon
     • Competitivo: Agente maximiza a medida de desempenho quando o outro minimiza. Ex.: Guerra de robôs

3. Características do agente

   • Autonomia de decisão
     • Capacidade de analisar uma situação, gerar alternativas de atuação e escolher a situação que melhor atende seus objetivos
   • Autonomia de execução
     • Capacidade de operar no ambiente sem intervenção de outro agente (geralmente humanos)
   • Competência para decidir
     • Capacidade de configurar sua atuação sem intervenção externa
   • Existência de uma agenda própria
     • Capacidade de criar uma agenda (lista) de objetivos que concretizem suas metas
   • Reatividade
     • Capacidade de reagir às mudanças do ambiente a partir do reconhecimento de um contexto conhecido
   • Adaptabilidade
     • Capacidade do agente de adaptar seu processo de decisão frente a situações desconhecidas
   • Mobilidade
     • Capacidade do agente de mover-se e ser executado em outras plataformas
   • Personalidade
     • Capacidade do agente de personificar-se, utilizando recursos que lembrem características humanas como a emoção ou mau humor
   • Interatividade com o usuário
     • Capacidade de interagir com usuários e, considerando os possíveis mal-entendidos, reagir às falhas de comunicação de maneira aceitável
   • Ambiente de atuação
     • Caracteriza o local onde o agente vai atuar: ambientes fechados (desktop) ou abertos (internet).
   • Comunicabilidade
     • Capacidade de interagir com outros agentes computacionais para a obtenção de suas metas