IS6. 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 de Markov (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 ).
• Agentes que aprenden.
• Sistemas multiagente.

  a)

  Sistemas multiagente inspirados económicamente.

  b)

  Agentes colaborativos.

  c)

  Equipos de agentes.

  d)

  Modelando agentes.

  e)

  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 no aprenden.
• Demostrar usando ejemplos apropiados cómo los sistemas multiagente soportan interacción de agentes.
• Describir y contrastar agentes móviles y robóticos.