El término agente es cada vez más conocido y se emplea en campos tan diversos como Internet, los sistemas distribuidos, la inteligencia artificial o la interacción persona-computador. Hoy en día, se habla de agentes inteligentes, agentes móviles, agentes software, agentes autónomos, sistemas multiagente (Corchado y Molina, 2002).
El campo de los agentes ha atraído a científicos procedentes de áreas muy dispares: psicología, sociología, ingeniería del software, inteligencia artificial, etc; y cada uno de los miembros de estas comunidades tiende a ver el problema desde su perspectiva. Por tanto, no existe un consenso para definir a un agente, debido a la diversidad de opiniones que existen en la comunidad científica sobre este tema (Franklin, 1996) (Foner, 1993).
Para definir a un agente se tomará las definiciones de los autores Wooldrige y Jennings (1995), Rusell y Norvig (2004) por ser completa y sencilla:
o Un agente es cualquier entidad capaz de percibir su ambiente con la ayuda de sensores y actuar en este medio utilizando actuadores. Se usa el termino actuadores para indicar el elemento que reacciona a un estimulo realizando una acción (Rusell y Norvig, 2004).
o Según Wooldrige y Jennings (1995) un agente es un sistema informático, situado en algún entorno, dentro del cual actúa de forma autónoma y flexible para así cumplir sus objetivos.
Según Rusell y Norvig (2004) un ejemplo de agente es el ser humano que tiene como sensores sus cinco sentidos: el sentido de la vista, del oído, del tacto, del gusto, el sentido del olfato y otros órganos sensoriales; y sus efectores son sus manos, piernas y su lengua (lenguaje de comunicación) para actuar.
En la figura 2.26 se observa una interacción entre el agente y su entorno, donde el agente toma de entrada sensorial los datos del entorno, y produce como salida una acción que afecta al entorno.
Figura 2.26: Interacción de un agente en su ambiente. Fuente: (Wooldridge y Jennings, 1995).
Agente
Entorno (Ambiente, Sistema) Acción (output Sensor (input)De acuerdo con la definición de Wooldridge y Jennigs (1995) un agente inteligentes debe ser autónomo y flexible en el entorno donde se encuentre, por autonomía se entiende la capacidad de actuar de forma independiente y autosuficiente, sin la intervención humana o de otros agentes y teniendo su propio control.
Sin embargo, los sistemas autónomos no son nuevos, existen muchos programas con esta característica que se clasifican como agentes, aunque no como agentes inteligentes. La flexibilidad se distingue en los agentes inteligentes, esta flexibilidad está en la autonomía del agente implicando las siguientes características: reactivo, pro-activo y social (Choque, 2004).
Un agente además de interactuar con su ambiente según Wooldridge y Jennings (1995) se caracteriza por las siguientes propiedades principales:
a. Autonomía: Los agentes operan sin la intervención directa de seres humanos u otros
agentes, y tienen control sobre sus acciones y estados internos.
b. Sociabilidad: Capacidad de interaccionar con otros agentes (o seres humanos), utilizando
como medio algún lenguaje de comunicación entre agentes.
c. Reactividad: Un agente está inmerso en un determinado entorno (su hábitat tiene contacto
con el mundo físico con un usuario por medio de una interfaz grafica de usuario, u otros agentes, Internet o quizás todos combinados), del que percibe estímulos y ante los que debe reaccionar en un tiempo preestablecido ante los cambios que se produzcan.
d. Pro-activo (Iniciativa): Un agente no sólo debe reaccionar a los cambios que se produzcan
en su entorno, sino que ha de tener un carácter emprendedor y tomar la iniciativa para actuar guiado por los objetivos que debe satisfacer.
Una recopilación realizada por Santacruz (2005), da un conjunto de propiedades que caracterizan a los agentes pero aunque esto no implica que todos las posean, son:
a. Cooperación: Permiten la cooperación entre entidades de agentes, la complejidad de la
cooperación varia desde un estilo de interacción cliente/servidor a negociaciones y cooperación basada en métodos de inteligencia artificial, tales como redes de contrato y protocolos. Esta cooperación necesita del intercambio de información y representaciones de pre-requisitos para sistemas multiagentes.
b. Movilidad: Los agentes se trasladan a través de una red telemática para desempeñar tareas
específicas. Generalmente se identifica dos niveles de movilidad de los agentes:
Ejecución remota: Un agente es transferido a un sistema remoto donde es activado y ejecutado en su totalidad.
Migración: Durante su ejecución un agente activo se mueve de nodo a nodo para cumplir progresivamente su tarea, en otras palabras el agente suspende su ejecución, y se transporta el mismo a otro nodo de la red y reanudar la ejecución desde el punto en el cual fue suspendida, además tiene la capacidad de lanzar nuevos agentes durante su viaje
c. Veracidad: No comunican información falsa a propósito.
d. Benevolencia: Ayuda a otros agentes y no entra en conflicto con sus propios objetivos. e. Adaptativo (Aprendizaje): Cambia su comportamiento basado en las experiencias previas.
f. Operación asíncrona: El agente ejecuta tareas totalmente desacoplado de sus usuarios o de otros
agentes, lo que significa que es ejecutado por la ocurrencia de un evento particular.
La racionalidad en un agente inteligente representa la manera adecuada que realiza una tarea, dicho de otro modo hace lo correcto, es decir el agente obtiene el mejor desempeño de su función, el agente depende de cuatro factores:
1) La medida de rendimiento que define el criterio de éxito.
2) El conocimiento del medio, en el que habita, acumulado por el agente. 3) Las acciones que el agente lleva a cabo.
4) La secuencia de percepciones del agente hasta un momento determinado.
Por tanto en cada posible secuencia de percepciones, un agente racional deberá emprender aquella acción que maximice su medida de rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el conocimiento que el agente mantiene almacenado. El agente racional debe aprender de todas las percepciones posibles (Rusell y Norvig, 2004).