2.10.6 IS/Agentes.

Tópicos

• Definición de agentes.
• Aplicación exitosa y estado del arte de los sistemas basados en agentes.
• Arquitectura de agentes.

  a)

  Agentes reactivos simples.

  b)

  Planeadores reactivos.

  c)

  Arquitecturas de capas.

  d)

  Ejemplos de arquitecturas y aplicaciones.

• Teoría de agentes.

  a)

  Acuerdos.

  b)

  Intenciones.

  c)

  Agentes de decisión teórica.

  d)

  Procesos de decisión Markovianos (PDM).

• Agentes de software, asistentes personales y acceso a la información.

  a)

  Agentes colaborativos.

  b)

  Agentes recolectores de información.

• Agentes creíbles (caracteres sintéticos, modelo de emociones en agentes ).

  a)

  Agentes que aprenden.

  b)

  Sistemas multiagente.

  c)

  Sistemas multiagente inspirados económicamente.

  d)

  Agentes colaborativos.

  e)

  Equipos de agentes.

  f)

  Modelando agentes.

  g)

  Aprendizaje multiagente.

• Introducción a agentes robóticos.
• Agentes móviles.

Objetivos

• Explicar en qué difiere un agente de otras categorías de sistemas inteligentes.
• Caracterizar y contrastar las arquitecturas estándar de agentes.
• Describir las aplicaciones de la teoría de agentes para dominios tales como agentes de software, asistentes personales y agentes creíbles.
• Describir la distinción entre agentes que aprenden y aquellos que nolo hacen.
• Demostrar, usando ejemplos apropiados, cómo los sistemas multiagente soportan interacción de agentes.
• Describir y contrastar agentes móviles y robóticos.