¿Qué son los Agentes Inteligentes de Software?

Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
mucho auge en la actualidad es la
¿Qué son los Agentes
Inteligentes de Software?
Inteligencia Artificial, y dentro de ella se
encuentra
M.C. Luis Ernesto Mancilla Espinosa
1
el
área
de
Agentes
Inteligentes, que está dedicada a la
creación de sistemas que permitan la
optimización de actividades humanas así
Introducción
como emular el comportamiento humano
aportando un grado más de inteligencia a
En
la experticia de sistemas que están
esta era de grandes avances, la
simplificando y optimizando actividades
tecnología juega un papel trascendental;
en las cuales no habían sido capaces de
los científicos se preocupan por el
implementarse.
desarrollo de nuevas teorías que les
En el artículo abordamos el
permitan a los ingenieros crear técnicas
estudio de los agentes inteligentes, su
y herramientas de apoyo para una vida
historia, clasificación y sus aplicaciones.
más sencilla y práctica. En el área
computacional, los expertos se están
dedicando
al
diseño,
creación
e
Inteligencia Artificial y Agentes
Inteligentes
implementación de sistemas inteligentes,
que permitan una mejor interrelación con
el usuario. Los avances propuestos por
En las últimas décadas la inteligencia
las ciencias computacionales son muy
Artificial ha tomado un papel relevante
útiles ya que al relacionarse con otras
en nuestras vidas, está enfocada en crear
áreas
una
proveen
la
simplificación
de
algunas actividades.
Una
rama
computacionales,
forma
de
convencional,
de
las
programación
que
mediante
no
reglas
ciencias
prácticas y procedimientos heurísticos
que está tomando
haga que las máquinas se comporten de
una manera inteligente y sean capaces de
discernir.
1
Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica, es
Maestro en Ciencias en Ciencias de la
Computación y actualmente es Candidato a
Doctor en Ingeniería especialidad en Mecatrónica.
Es profesor de la Maestría en Ciencia en Ciencias
de la Computación. [email protected]
Podemos definir a la Inteligencia
Artificial, nombrada por John MacCarty,
como
25
el
campo
de
las
ciencias
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computacionales que trata de mejorar el
entre ellos los agentes humanos, en los
desempeño de las computadoras al
que los cinco sentidos sirven de sensores
dotarlas de características asociadas con
y las extremidades sirven de efectores;
la
la
los agentes robóticos, en el que los
lenguaje
sensores son suplantados por cámaras de
inteligencia
capacidad
de
humana,
entender
como
el
natural, o de razonar bajo condiciones de
video
incertidumbre para tomar las mejores
mecanismos; y los agentes de software,
decisiones.
que son un programa de computación
Desde
su
los
efectores
son
ciertos
hasta
que se ejecuta en un ambiente y realiza
nuestros días, la Inteligencia Artificial ha
acciones dentro de éste para alcanzar las
transitado por grandes etapas, desde la
metas para las cuales fue diseñado y sus
implementación
computadora,
surgimiento
y
de
juegos
en
percepciones y acciones están dadas por
demostraciones
de
instrucciones de programas en algún
teoremas, pasando por el surgimiento de
nuevas
técnicas
como
lenguaje en particular. (Franklin 1996).
Robótica;
Procesamiento de Lenguaje Natural;
Reconocimiento de Patrones; Sistemas
Expertos; Tutores Inteligentes; Redes
Neuronales; Manipulación Inteligente de
Base
de
Minería
Datos;
de
Web
Datos;
Inteligentes;
Figura 1. Diagrama de Agente en interacción con el ambiente.
[Russell,1996].
Programación
Automática; Visión Computarizada hasta
llegar a los Agentes Inteligentes (Blanco,
2002).
¿Qué son los agentes? Un Agente,
de manera general, es todo aquello que
puede
considerarse
ambiente
mediante
que
percibe
sensores
y
su
que
responde o actúa en tal ambiente
mediante efectores (Russell,1996).
De
esta
manera
es
posible
Figura 2. Diagrama de tipos de Agentes. [Franklin 1996]
encontrar diversos tipos de agentes,
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de abordar a los agentes inteligentes, es
importante considerar el papel de la
La cuestión de qué es un agente
inteligencia, la razón de esto es que al
(Foner, 1993), está aún siendo debatida
partir de una base conceptual que soporte
al correr el riesgo de que cualquier
los mecanismos del comportamiento
programa
agente
inteligente, tales como son el uso
(Franklin, 1996). Se pueden distinguir
adecuado del conocimiento y la capacidad
dos
de razonamiento, permitirá proporcionar
sea
nociones
denominado
extremas
de
agentes
(Wooldrige, 1995):
inteligencia a los agentes de software.
• Una noción débil de agente
consiste en definir un agente como a una
El Rol de la Inteligencia
entidad que es capaz de intercambiar
mensajes utilizando un lenguaje de
comunicación de agentes. Esta definición
La inteligencia es la capacidad de
es la más utilizada dentro de la ingeniería
reconocer
software basada en agentes, cuyo fin es
problemas en situaciones análogas y
conseguir
entre
modificarlas para lograr algún objetivo,
aplicaciones a nivel semántico utilizando
haciendo uso del conocimiento, la mente y
la emergente tecnología de agentes.
la
•
la
Una
interoperabilidad
fuerte
han
resolver
resultado
ser
elementos muy difíciles de entender
restrictiva de agente es la enunciada por
completamente y por esta razón han
Shoham,
de
surgido varias explicaciones basadas en
programación orientada a agentes (AOP),
teorías. Cada una de estas teorías
donde un agente se define como una
explicativas, ha dado origen a algún
entidad cuyo estado es visto como un
movimiento filosófico en particular, y
conjunto de componentes mentales, tales
dentro de cada uno de ellos se produce
como creencias, capacidades, elecciones y
una
acuerdos. (Shoham, 1993)
conocimiento a partir de los principios
su
más
inteligencia
y
o
en
noción
estructuras
propuesta
Un tipo de agente de software
definición
y
clasificación
del
que apoyen. (Ramos, 1997)
muy particular son los Agentes Inteligentes,
Es claro que la base sobre la cual
de los que hablaremos más tarde. Antes
se
27
sustenta
la
inteligencia
es
el
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conocimiento. Y definir este concepto no
obtener
es sencillo dada su complejidad. Una
evaluar el desempeño es necesario decidir
definición de conocimiento más completa
cómo, que es el criterio que sirve para
(McGraw, 1989), menciona que es un
definir qué tan exitoso ha sido un agente
conjunto de descripciones, relaciones y
en la consecución de los objetivos para el
procedimientos, tales como: descripciones
cual fue programado, ésta medida
simbólicas de conceptos, descripciones
establece como una norma por parte del
simbólicas
y
diseñador y la comparación contra la
procedimientos para manipular ambos
misma, permite determinar la satisfacción
tipos de descripciones. Es la inteligencia,
de desempeño del agente;
la característica que se agrega a los
medir dicho desempeño que se refiere al
agentes de software para convertirse en
tiempo empleado en la realización de la
agentes inteligentes.
tarea
de
relaciones
el
mejor
que
se
desempeño.
Para
se
y cuándo
considere
aceptable,
dependiendo del ambiente de acción.
Los
Agentes
Inteligentes
proporcionan una técnica para resolver
Agentes Inteligentes
problemas actuando en representación
Se considera a los Agentes Inteligentes
del usuario, para realizar diversas tareas
como una pieza de software que ejecuta
tales como, búsqueda y filtraje de
una tarea dada utilizando información
información, automatización de tareas,
recolectada del ambiente, para actuar de
etc. Y en la actualidad
manera apropiada hasta completar la
estudio
tarea de manera exitosa. El software debe
psicología, sociología y en algunas otras
ser capaz de auto ajustarse basándose en
ramas de las ciencias sociales.
por
son objeto de
disciplinas
como
la
los cambios que ocurren en su ambiente
de forma tal que un cambio en las
Breve evolución de los Agentes
Inteligentes
circunstancias producirá un resultado
esperado. (Gilbert, 1995)
Los Agentes Inteligentes son
Los estudios de Agentes Inteligentes
racionales, es decir, hacen lo correcto. Lo
comienzan
correcto es lo que le permite al agente
cuando
se
adquiere
la
capacidad de representar simbólicamente
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aspectos del mundo real, (Physcal Symbol
compartir conocimiento y comunicación
System
entre los mismos agentes.
Hypotesis),
para
tener
un
se
En 1995, con Windows 95 y las
del
interfaces gráficas, nace Microsoft Agent.
razonamiento lógico explícito para decir
Posteriormente al tomar más auge el
que es lo que se tiene que hacer. Entre
lenguaje java,
1984 y 1985, surgen problemas con el
independiente, dio más seguridad al
razonamiento simbólico creando así los
desarrollo de agentes móviles.
comportamiento
inteligente,
identifica
la
con
que
utilización
con su plataforma
primeros agentes reactivos; y es hasta
Genesereth propone los agentes
1990 cuando comienzan a aparecer
como un medio de integración del
algunas
híbridas
software. Los agentes encapsulan los
estratificadas por capas, que simulan los
programas y mediante la definición de
primero agentes inteligentes. (Antoine,
unas primitivas, permiten el intercambio
2003)
de órdenes y datos entre los programas.
arquitecturas
1990 fue la
(Genesereth
invertir
en
diferencia del enfoque de agentes es la
tecnología de agentes para construir un
flexibibilidad de la comunicación, que se
sistema
para
basa en la existencia de una ontología
llamada
compartida por las aplicaciones definida
General Magic en
primera
compañía
basado
dispositivos
en
en
agentes
portátiles.
Fue
1992).
La
principal
“Telscrip” y lo utilizó Motorola y AT&T.
en un lenguaje de
(Lawton, 1996). Más tarde Telscrib
conocimiento denominado KIF (Formato
evoluciona en “Tabriz AgentWare”, que
de
desarrolló para trabajo en servidores en
Knowledge Interchange Format) y un
Internet.
lenguaje y protocolo para definir las
Intercambio
representación del
del
Conocimiento;
Lo que se pretendía con la
primitivas de comunicación denominado
tecnología de agentes era lograr un gran
KQML (Lenguaje de manipulación y
parecido con la actividad humana y una
consulta de conocimiento; Knowledge
gran capacidad de raciocinio, se creó el
Query and Manipulation Language)
lenguaje de manipulación y consultas de
conocimiento (KQLM), que funciona para
29
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•
Características y Clasificación de
los agentes
Puede
encontrarse
un
sinfín
Orientación hacia el objeto
final. Divide su tarea compleja
en varias actividades pequeñas
para así poder lograr la meta
de
compleja.
definiciones de agente y lo que apoya a
•
estas son las características que posee
Racionalidad.
El
agente
siempre actuará para lograr sus
dicho agente y también contribuyen a
metas y nunca actúa de forma
que un agente pertenezca o no a una
que evite la consecución de las
clasificación. A continuación se citan las
mismas
características más importantes de los
•
Agentes Inteligentes (Russell, 1996)
Adaptabilidad. El agente debe
ser capaz de ajustarse a los
•
hábitos, formas de trabajo y
Autonomía. Un agente opera
necesidades del usuario.
sin la intervención directa de un
•
humano, además tiene control
•
sobre sus acciones y su estado
ser
interno.
información importante ya que
interactuar
con
o el
Los
usuario humano.
Reactividad:
perciben
basado
los
Inteligentes
son
en
el
conocimiento,
suelen
incorpora una serie de hechos y reglas, de
que ocurren en el.
actividad:
Agentes
considerar una base de conocimiento, que
tiempo razonable a los cambios
Pro
determinar
Racionales. Utilizan el razonamiento
el
entorno y responden en un
•
de
información ambigua.
otros
Agentes Inteligentes
capaz
el usuario puede proporcionar
Habilidad Social. Capacidad
para
•
Colaboración. El agente debe
los cuales se valdrá de un “motor” de
agentes
inferencias.
pueden reaccionar por iniciativa
Al hablar de
propia sin necesidad de que el
un Agente Racional
Ideal, existe un elemento al que hay que
usuario tenga que activarlo.
prestarle atención y es la “Parte de
Conocimiento Integrado”, Si las acciones
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que emprende el agente se basan
la
exclusivamente
características especiales.
en
un
conocimiento
aplicación
a
la
que
sirven,
y
integrado, con lo que se hace caso omiso
de sus percepciones, se dice que el agente
Clasificación dependiendo de la
relación entre percepciones y
acciones
es autónomo. El Auténtico Agente
Inteligente Autónomo debe ser capaz de
funcionar
satisfactoriamente
en
una
•
amplia gama de ambientes, considerando
Agentes de
Reflejo Simple.
Actúa encontrando una regla cuya
que se le da tiempo suficiente para
condición
adaptarse.
coincida
con
la
situación actual (definida por la
Una vez que se ha revisado las
percepción) y efectuando la acción
características de los agentes se permite
que corresponda a tal regla.
clasificarlos, ya que es posible encontrar
•
bastantes, como se ve en la figura 3; sin
Agentes Bien Informados de
todo lo que Pasa. Actualiza
embargo, es necesario reclasificarlos para
constantemente la información
su mejor comprensión.
que le permita discernir entre
estados del mundo y su evolución;
además de necesitar conocer como
las acciones del propio agente
están afectando al mundo; así se
mantiene informado acerca de
esas partes no visibles de él.
•
Agentes Basados en Metas. Es
sencillo cuando con una sola meta
Figura. 3 Tipología de Agentes (KE Magazine, 1996)
se alcanza con una acción. Debe
ser
A continuación describiremos, de
flexible
con
respecto
a
dirigirse a diferentes destinos, ya
manera general, una clasificación de los
que al marcar un nuevo destino,
Agentes Inteligentes en base la relación
se crea en el agente una nueva
existente entre percepciones y acciones,
conducta.
31
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•
•
Agentes Basados en Utilidad.
Agentes de Filtrado. Trabaja en
La utilidad es una función que
base al perfil definido por el
correlaciona un estado y un
usuario.
número real mediante el cual se
monitoreo para tener siempre
caracteriza
actualizada la información de la
el
correspondiente
grado de satisfacción.
Interactúa
el
de
Web como de los intereses del
usuario.
Clasificación de acuerdo al del
tipo de aplicación
•
•
como un asistente
personal,
sus
Agentes
Deliberantes
o
características
Proactivos. Son agentes que
principales son: la autonomía y el
poseen mucho conocimiento del
aprendizaje. Enseñan al usuario a
entorno en el que se encuentran y
utilizar
en
son capaces de crear nuevos
particular, poseen una base de
planes y adelantarse a lo que va a
conocimiento donde almacena el
ocurrir en su entorno. En esta
conocimiento adquirido por el
clasificación
usuario o por otros agentes
modelo
Agentes de Búsqueda. No son
Intention) y BVG.
una
simplemente
•
a
Agente de interfaz o usuario.
Funciona
•
Clasificación de acuerdo
características especiales
aplicación
técnicas
•
de
encontramos
BDI
(Belief,
el
Desire,
Agentes Reactivos. Son sistemas
búsqueda, sino que tienen que
estímulo-respuesta que actúan a
interpretar patrones de búsqueda.
partir de la observación directa y
Debe
crear
continua del entorno. Se adaptan
información útil para el usuario a
perfectamente a los entornos
partir de pedazos de información.
dinámicos ya que no tienen que
Agentes de Monitoreo. Estos
actualizar ninguna representación
avisan a los agentes de interfaz
interna del entorno como los
sobre
agentes BDI.
ser
algún
capaz
de
cambio
en
el
contenido de alguna página Web.
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•
Agentes Estacionarios. Son un
tipo de agente que no poseen la
capacidad de desplazarse y salir
del entrono.
•
Agentes Móviles. Son agentes
que
tienen
la
capacidad
Ambiente
A
R
Q
U
I
T
E
C
T
U
R
A
de
desplazarse a través de una red;
Sens
ores
Efect
ores
de esta forma cambian el entorno
Programa de Agente
en el que se ejecutan. Se reduce el
consumo
de
recursos
en
la
Figura 4 . Esquema de un agente inteligente[Russell, 1996]
máquina en la que se encontraba
inicialmente el agente.
La arquitectura se refiere la parte
Hardware (sensores y efectores) que
están entre el entorno y el Programa de
Estructura y Construcción de los
Agentes Inteligentes
Agente; proporciona al programa
las
percepciones del entorno que se obtienen
Para
realizar
correcta
a partir de los sensores e indica a los
agentes
efectores los comandos asociados a las
inteligentes es necesario conocer su
acciones que tienen que ejecutar. Para
estructura interna. Ésta contiene, como
ejemplificarla podemos mencionar una
lo muestra la figura 4, dos partes
computadora, una cámara, un brazo
fundamentales, la arquitectura y el
robótico u otro dispositivo que funcione
programa de agente; obedeciendo a la
como sensor.
implementación
una
de
los
ecuación:
El programa de agente es la parte
Software que se encarga de procesar las
Agente = Programa de Agente +
percepciones obtenidas a partir de los
Arquitectura
sensores para determinar qué acciones
deben ejecutar los efectores. Procesa la
información que proviene de los sensores
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para determinar la acción más adecuada
funciones
en cada momento.
inteligente de manera interna ([Russell,
La parte más importante de la
que
realizará
el
agente
1996). El programa esqueleto es:
estructura para el desarrollo del sistema
de agente planteado en esta investigación
1. function
AGENTE-
es sin duda el diseño del programa de
ESQUELETO(percepción)
agente, para esto es necesario tomar en
returns acción
cuenta puntos como el entorno en el que
2. static: memoria, memoria del
se desarrollará, las percepciones que se
agente respecto a su entorno
obtienen del ambiente, las acciones que
3. memoria
realizará el agente y los objetivos que
debe
alcanzar
el
agente.
<=
ACTUALIZAR-
MEM(percepción, memoria);
Podemos
4. acción
mencionar una serie de pasos para la
<=
ELEGIR-MEJOR-
ACC(memoria);
construcción de un programa de agente:
5. memoria
1. Analizar el tipo de problema que
<=
ACTUALIZAR-
MEM(acción, memoria)
vamos a tratar para poder definir
6. returns acción
claramente el problema.
2. Definir
el
entorno,
las
En este caso, cada vez que se pida,
percepciones, las acciones y las
se actualiza la memoria para que refleje la
metas
nueva percepción, se escoge la mejor
3. Representar
definiendo
el
conocimiento
acción y también se consigna en la
técnica
memoria la acción realizada. La memoria
una
de
representación
persiste de una actualización a otra. Es
4. Diseñar el agente con la base de
posible agregar una función llamada,
conocimiento y el mecanismo de
margen de error, en la que el agente
inferencia respectivo.
pueda evaluar si la acción es correcta o
5. Realizar
las
pruebas
qué
correspondientes.
Hablando
de
satisfacción
se
está
brindando al usuario, y dependiendo de
de
esto se agregue o no a la memoria. Podría
un
agregarse antes de la última actualización
programa esqueleto de agente, en el que
de la memoria. Esta función no es tan
programación,
en
grado
existe
términos
también
de manera general se establece las
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Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
2. Adquisición y Representación
necesaria pero proporcionaría una mayor
ventaja al programa de agente.
del conocimiento. Se
Para el desarrollo y construcción
de
Agentes
en términos de conocimiento, la cual sea
recomendable utilizar métodos similares
transportable al medio computacional. Se
a
realiza
utilizados
2002),
representación de este modelo conceptual
es
los
(Jiménez,
genera una
comúnmente
en
primero
la
adquisición
del
desarrollo de Ingeniería de Software y
conocimiento
Sistemas
(Jiménez,
percepciones, las acciones, los objetivos,
2002). De esto se desprende que los
las metas y el ambiente. Como segunda
procesos a ejecutar son los típicos
actividad se realiza la representación del
Análisis, Diseño, Implantación y Prueba.
conocimiento, haciendo un análisis del
A continuación, se presenta un Método
conocimiento adquirido, una selección del
para el desarrollo y construcción de
esquema de representación y finalmente
agentes inteligentes. Esto no es más que
la representación del conocimiento.
de
Información.
un conjunto de pasos estructurados, a los
cuales
no
se
asocian
definiendo
las
3. Diseño del Agente. Esta etapa
herramientas
del proceso es muy importante pues es la
específicas para la ejecución de sus pasos
que
pues se considera que la elección de una u
solución en el método clásico de diseño y
otra herramienta para uno u otro paso
construcción de sistemas de información,
del método dependerá de las condiciones
y en el que se pretende generar un
específicas del problema que se pretenda
modelo
resolver, así como de los recursos con los
computacionalmente
que se cuente.
lograr esto, el proceso se divide en el
Se
establece
del
agente,
que
sea
aplicable.
Para
Diseño de la Base de Conocimiento, el
1. Definición del Problema del
Agente.
corresponde con el diseño de la
una
Diseño del Motor de Inferencia o Motor
conceptualización amplia y clara del
de ejecución, el Diseño de la Interfaz y el
problema que se pretende resolver con el
Diseño del Lenguaje de Comunicación.
uso de agentes inteligentes, se identifica
4. Implantación del Agente. Se
el problema; se realiza un análisis del
enfoca en la construcción computacional
mismo
una
del agente inteligente diseñado, que no es
construcción del modelo conceptual de la
más que la implantación del diseño
situación.
obtenido en el proceso previo. Se realiza
y
finalmente
se
hace
35
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un análisis y selección de herramientas de
Implantación,
la
implantación
Aplicaciones Generales
del
Agente, la implantación de la Base de
Dentro
del
entorno
Conocimiento, la implantación del Motor
computacional, se pueden identificar ocho
de
la
áreas de aplicación de los Agentes
la
Inteligentes (Jiménez 2000).
Inferencia
implantación
o
de
de
la
ejecución,
Interfaz
y
implantación de la Comunicación.
Administración
5. Prueba del Agente. Se realiza
cual
se
verifica
y
ajusta
Redes
y
Sistemas
una validación del agente construido, en
el
de
Los usuarios de los ambientes
el
cliente/servidor
requieren
de
funcionamiento de dicho agente, en
herramientas de gestión extremadamente
función de los requerimientos y la
simplificadas, para poder encarar la
situación analizada en el primer proceso
creciente complejidad. En el área de
planteado. Inicia con el Diseño de
administración de redes y sistemas los
pruebas, se hace la aplicación de las
agentes han existido por varios años,
mismas y finalmente se depuración el
pero más como funciones fijas que como
Agente.
agentes
inteligentes.
Sin
embargo,
pueden ser utilizados para mejorar los
softwares de gestión y administración de
Aplicaciones y ejemplos
Agentes Inteligentes
de
sistemas, ayudando en el filtrado de
información y en la ejecución de acciones
automáticas bajo un alto nivel de
Como ya hemos visto los Agentes
abstracción; incluso pueden utilizarse en
Inteligentes son metodologías que están
la
tratando de simplificar las actividades
la investigación
patrones
en
el
consecuente reacción basada en estos, así
por lo que
como en la administración dinámica de
encontramos diversas aplicaciones, que
van desde
de
comportamiento del sistema, y en la
cotidianas de las personas en donde sea
que se desenvuelven
detección
grandes configuraciones.
hasta
Acceso remoto y administración.
aplicaciones empresariales, pasando por
Con la evolución de la computación hacia
áreas comerciales, de salud, académicas,
los ambientes de redes los usuarios
financieras etcétera.
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exigen cada día una mayor movilidad, es
utilizan técnicas de filtrado y aprendizaje
decir, una mayor y mejor capacidad de
máquina para filtrar mensaje escritos.
conexión remota. Agentes Inteligentes
(Baldassin, 1996).
ubicados en la red pueden despojar los
Recuperación
y
manejo
de
requerimientos de los usuarios de las
información
perturbaciones de esta, además de lo cual
En esta área los agentes están ayudando
pueden procesar datos en su origen y
a los usuarios no sólo a buscar y filtrar la
llevar sólo la estrictamente requerida al
información,
usuario. Debido a la gran difusión que
categorizarla,
han tenido los dispositivos móviles; como
selectivamente,
ejemplo
compartirla bajo criterios colaborativos.
de
estos
agentes
móviles
sino
también
priorizarla,
a
diseminarla
añadirle anotaciones y
Colaboración
tenemos: Aglets Workbench de IBM,
ARA(Agents Remot Action ), MOA(Mobile
En esta área los componentes comunes
Objects Agents), Java Agent Template, entre
son:
trabajo
en
grupo
otros. (Perez 2000 )
compartidos.
Los
usuarios
y
recursos
no
sólo
requieren de una infraestructura que les
Correo y mensajería
El software de manejo de mensajes ha
permita el compartir los recursos de
existido por algún tiempo, y es un área
forma robusta y escalable, sino que
donde
los
también requieren de otras funciones que
Agentes Inteligentes ya que pueden
les permitan crear y gerenciar equipos
facilitar
colaborativos, así como los productos por
actualmente
todas
se
utilizan
estas
funciones
la
ellos generados. Es aquí donde se halla
manipulación de mensajes que pueden
un territorio amplio para el uso de
especificarse a través del tiempo, y que
agentes inteligentes. En muchos de los
permiten que el agente actúe como
casos la teoría de agentes no sólo se ha
intermediario del usuario. Además, es
utilizado en aplicaciones, sino que además
posible que el agente deduzca estas
ha habido avances en cuanto a la misma
reglas estableciendo patrones en base a la
creación de teoría como es el caso de una
observación del comportamiento del
investigación
usuario.
construir
proporcionando
Como
reglas
ejemplo
para
podemos
donde
una
se
pretende
estructura
de
experimentación de agentes autónomos,
mencionar a los agentes de filtrado, que
permitiendo una instalación en diferentes
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ambientes, además de proporcionar un
por el agente comprador y el negocio
conjunto de herramientas para describir
estará
y controlar diversos tipos de agentes.
vendedor, cada uno de los agentes esta
(Moniz 1994)
representado
Workflow
y
gestión
representado
por
conocimiento,
por
el
una
agente
base
interacciones,
de
reglas
administrativa
heurísticas, creencias y las relaciones con
La gestión administrativa incluye áreas
ciertos estados. (Almeida, 1996). En el
como la administración de workflow y la
aspecto financiero se desarrollan métodos
integración computacional y telefónica,
usados
donde los usuarios necesitan hacer sus
predicción
procesos más eficientes y reducir el costo
desarrollo de los sistemas basados en
de los agentes humanos que intervienen.
agentes artificiales que puedan controlar
Es evidente que en esta área el uso de
ciertos puntos financieros que puedan
Agentes Inteligentes puede permitir
afectar a una organización. (Sthephens,
deducir patrones en los procesos, así
1999)
para
diseñar
sistemas
concentrándose
en
de
el
Interfaces de usuario adaptativas
como automatizarlos.
A pesar de la masificación de su uso, las
Comercio electrónico
Los Agentes Inteligentes pueden ayudar
computadoras siguen siendo para la
en el comercio electrónico de diversas
mayoría de las personas herramientas
formas. Los agentes pueden “ir de
difíciles de manejar. Al incrementarse las
compras” tomando las especificaciones
capacidades
del
y
aplicaciones
regresando
con
computacionales,
compras
que
usuarios deben absorber este aumento de
cumplan estas especificaciones, también
complejidad, y, puesto que la población
pueden actuar como agentes de ventas y
de usuarios se incrementa y diversifica,
promotores de productos y
también deben ser capaces de adaptarse a
usuario
recomendaciones
y
de
servicios
las
aprendiendo
de
para los usuarios, y también pueden
las
ayudar a los clientes a resolver sus
reflejando sus hábitos y preferencias. Los
problemas. Un ejemplo es el proyecto
Agentes Inteligentes pueden utilizarse
SMarket, donde se construye un sistema
para afrontar todos estos problemas
multiagente para las compras en línea,
permitiendo a los sistemas monitorear las
donde el comprador será representado
acciones de los usuarios, desarrollar
38
individualidades
interfaces
y
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
modelos de las habilidades del usuario, y
comportamientos realistas. Esas técnicas
ayudando
tienen
automáticamente
cuando
la
intención
de
forjar
surgen problemas. Como el caso de los
personalidad,
agentes que enseñan al usuario a utilizar
cognoscitiva, sistemas basados en reglas,
una aplicación en particular, poseen una
y demás para producir agentes que
base de conocimiento donde almacena el
aparentan estar vivos e interactúan en su
conocimiento adquirido por el usuario o
propio
por otros agentes, la información la envía
interactuando con humanos de la vida
en mensajes de texto utilizando el KQML
real. (Sebastian, 2002)
(Knowledge
and
Query
juegos
de
mundo,
memoria
quizás
también
Las ciencias naturales también
Manipulation
son un área en la que los agente
Language)[Pereira 2000].
Los
usando
una
inteligentes se hacen presentes, ya que se
computadora
también se relacionan con los agentes
están
como el caso de la implementación de
multiagentes que contribuyan al mejor
agente
de
manejo de recursos naturales, como en el
componentes, o amigos, controlados por
proyecto en el que se desea construir un
la computadora como humanos, esos
sistema que permite identificar insectos
personajes
sistemas
en un ambiente, colocando el orden de los
completos o parciales de sensado visual,
insectos en una base de conocimiento.
auditivo, táctil, olfativo, y gusto. La
(Zanusso, 2001)
como
una
podrían
especie
tener
construyendo
Los
información sensada por esos sistemas
agentes
sistemas
también
se
podría procesarse en un módulo de IA, el
encuentran en otros sistemas como en
cerebro,
y
sistemas de control de tráfico aéreo
la
dónde los agentes son utilizados para
reaccionar
para
actuar,
dependiendo
aprender,
de
personalidad, sentimientos y necesidades
representar
los
aviones
de cada personaje. Esto es conocido como
controladores
un synthetic character que vive en un
monitorización en redes de suministro,
mundo virtual o agentes autónomos se
como las de las Utilities, las Telcos, o
encarga de investigar el uso de los
redes de transporte en servicios de
sentidos combinados con técnicas de IA
logística para la gestión de flotas;
con el objetivo de crear personajes con
Sistemas que gestionan los stocks y los
aéreos;
y
sistemas
los
de
procesos de fabricación de distintas
39
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
fábricas; Sistemas que permiten realizar
agentes para llevar a cabo sus funciones.
tareas de administración de sistemas
Como ejemplos podemos citar:
•
como un inventario de HW y SW de una
ARCHON
(Architecture
for
red corporativo; Gestión de perfiles para
Cooperative Heterogeneous Online
la televisión.
Systems). Esta es una plataforma
unidad
Según los perfiles de la
familiar
los
de software para la construcción
programas. Existe otro sistema con
de sistemas multiagentes, junto
Agentes Inteligentes HeCaSe: An Agent-
con una metodología asociada
Based System to Provide Personalised
para
Medical Services, que apoya en la
aplicaciones
atención medica de una clínica.
Otros
plataforma. (Jennings 1995). Los
agentes que actualmente están en uso en
agentes dentro de ARCHON son
el Internet son los de la Coca-Cola que
sistemas medianamente pesados,
recibe
que constan de cuatro elementos
las
seleccionar
preguntas
del
usuario,
la
proporcionando respuestas. O el de la
principales:
caja Madrid que da información acerca de
comunicación
los
(HLCM),
financiamientos
de
la
misma
institución.
construcción
de
utilizando
la
un
módulo
de
un
alto
módulo
de
nivel
de
planeación y coordinación (PCM),
Bajo un enfoque más amplio, los
un
módulo
de
manejo
de
Agentes Inteligentes son de utilidad en
información (AIM), y un sistema
aplicaciones computacionales utilizadas
inteligente (IS). Generalmente se
en
le utiliza en el área de sistemas de
las
más
continuación
ejemplos
de
diversas
áreas,
mencionaremos
Agentes
y
a
algunos
control.
Inteligentes
•
utilizados en varias de estas áreas.
YAMS (Yet Another Manufacturing
System). Este sistema se utiliza en
el área de la manufacturación,
Aplicaciones industriales.
pues su objetivo principal es
administrar
Dentro
del
campo
industrial
procesos
existen varios sistemas de control de
diversas
procesos y manufactura que utilizan
YAMS
40
eficientemente
los
producción
de
de
fábricas.
utiliza
Para
un
ello,
esquema
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
multiagente donde cada fábrica y
observando cómo interactúa el
sus
usuario con el sistema de correo.
componentes
son
•
representados por agentes que
interactúan entre sí.
•
OASIS
NewT. (Maes 1994).Es un agente
de filtraje de noticias de Internet,
(Optimal
Aircraft
que aprende en función de lo que
Intelligent
lee y no lee el usuario, a la vez
Sequencing
using
Scheduling).[
Ljunberg
que
1992]
permite
definir
reglas
Este es un sistema de control de
específicas de selección de los
tráfico aéreo donde los agentes
artículos.
•
son utilizados para representar
The
Zuno
Digital
Library.
tanto a los aviones como a los
(Ferguson 1997). Es un sistema
sistemas de control de tráfico
multiagente que permite que el
aéreo que están operando.
usuario tenga una vista coherente
de las muy variadas fuentes de
Aplicaciones comerciales
datos presentes en el Web.
•
Bajo el ámbito de lo llamamos
Open Sesame!. Este es un agente
de software que aprende cómo los
aplicaciones comerciales destacan las
usuarios
áreas de comercio electrónico y la muy
aplicaciones Macintosh, pudiendo
amplia de manejo de información, la cual
automatizar
a su vez puede separarse en filtraje de
repetitivas
información y búsqueda o recuperación
periódicas de mantenimiento que
de información. Como ejemplos de
el usuario puede olvidar.
aplicaciones de agentes en estas áreas
•
tenemos:
•
manipulan
diversas
así
como
sus
labores
labores
Hoover. Proporciona una interfaz
de usuario para múltiples medios
Maxims. (Maes1994). Este es un
de
agente que trabaja como un filtro
organizar
electrónico de correo, que aprende
información
a darle prioridad, borrar, reenviar,
acuerdo con el contexto de las
buscar
necesidades del usuario.
y
archivar
mensajes,
41
información,
además
de
automáticamente
seleccionada
de
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
•
El Agente Info. Agente que ayuda
agentes
a los usuarios en la recuperación
jerárquicamente y todos cooperan
de data en ambientes distribuidos
a
y heterogéneos. Su arquitectura
compartido en una estructura de
está
datos común.
basada
en
un
modelo
se
través
del
organizan
conocimiento
multiagente e incorpora técnicas
de otros campos de investigación.
•
Agentes Inteligentes aplicados
en las Disciplinas Sociales
Kasbah. (Chavez, 1996). Kasbah
es un ejemplo de un mercado
electrónico
constituido
por
agentes
vendedores
y
Realizando una búsqueda acerca de las
aplicaciones de los agentes inteligentes,
compradores para cada bien a ser
vendido
o
comprado
respectivamente.
Las
se
encontró
que
estos
no
están
involucrados mucho con las ciencias
sociales pero si van de la mano con
transacciones comerciales se dan
sistemas expertos que tratan de dar
a través de interacciones de los
solución a situaciones que se nos
agentes.
presentan cotidianamente, como el caso
de los agentes que se encuentran
presentes en una aplicación enfocada al
Aplicaciones médicas
turismo mediante el empleo de la
tecnología de agentes. En concreto, la
•
The
Guardian
Este
aplicación permite a un usuario planificar
sistema multiagente esta diseñado
su posible estancia en una ciudad para
para
monitorear
poder visitar distintos lugares de interés.
pacientes que se encuentran en la
La aplicación puede ser ejecutada, desde
Unidad de Cuidados Intensivos.
el punto de vista del usuario, tanto desde
El
el
un computador personal como desde un
monitoreo a través de varios
dispositivo móvil, ofreciendo de esta
agentes que se dividen en tres
forma una mayor flexibilidad. (Moreno,
clases:
2003)
ayudar
sistema
de
System.
a
distribuye
percepción/acción,
razonadores, y de control. Estos
42
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
La psicología es otra disciplina en
cubre actividades desde la redacción de la
donde la teoría de agentes ha ayudado,
denuncia
como
expedientes
es
el
AGPERFIL,
caso
del
programa
la
control
de
los
situación
de
las
demandas. Otro es la Legislación Federal
agentes
y Estatal, contiene un área de búsqueda y
inteligentes, el objetivo de este sistema es
es posible hacerlo mediante términos en
automatizar el proceso de evaluación del
ingles o español. Contiene una sección de
perfil
editor con plantillas de formularios
técnicas
psicológico
en
y
el
java
utilizando
codificado
hasta
de
de
un
paciente.
(Pinheiro, 1998)
utilizados en el área de derecho. Otro
En la educación, los agentes
software analizada es Juicio Divorcio,
también comienzan a tener un gran auge,
esta
gracias al uso de estos como una especie
Investigación
de tutores inteligentes y ayudantes. Un
aplicaciones de software jurídico, de Raúl
caso ejemplo de este tipo de aplicación es
Juárez Carro Editorial, este paquete
el diseño de un software
que genera
también es un compendio de leyes,
automáticamente un archivo de ayuda al
específicamente de las que están al
ingresar
servicio del Derecho Civil.
a
un
portal
destinado
a
diseñado
por
el
Centro
de
de
Contenidos
y
estudiantes a distancia que se están
Otro sistema es “A Pragmatic
entrenando en algún tema en específico.
Legal Expert System”, de Dartmouth
Este sistema utiliza dos agentes uno que
Ashgate. (Dartmouth, 1996). En este se
funciona
la
describe el desarrollo de un sistema
información y otro que hará el papel de
experto legal (Shyster) que expone un
mentor.
caso pragmático de leyes. Shyster es un
como
indexador
de
Sin embargo, en áreas especificas
sistema experto basado en casos, contiene
de las ciencias sociales como es el
12 módulos y ha sido implementado en
Derecho no se encontraron aplicaciones
Unix.
de agentes, aunque si desarrollos de
encontramos:
sistemas de información que se utilizan
contiene el sistema basado en reglas,
con buenos resultados como es el caso de
Cases que contiene el sistema basado en
Bufete Jurídico 2004, que permite la
casos,
optimización en tareas claves del proceso
lenguaje, y los modulos Parser, Dumper,
de atención de una demanda, ya que
43
Entre
los
doce
Shyster,
Tokenizer,
se
módulos
Status,
especifica
que
el
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
Cheker, Scales, Adjuster, consultant,
1996]
Crediné S. Menezes, SMarket:
Um Sistema
Multiagentes
para Compras on-line. 1996,
Departamento de Informática
- CT - Universidade Federal
do Espírito Santo.
[Antoine
2003]
Antoine,
S.,
Agentes
Inteligentes.
Observatorio
Tecnológico Madrid.
2003.
[Baldassin
1996]
Baldassin, A., Uma Abordagem
Baseada em Agentes para
Filtragem de Correspondências
Eletrônicas.,
Universidade
Estadual Paulista. IGCE Instituto de Geociências e
Ciências Exatas. 1996
[Blanco
2002]
Blanco Encinosa L. J. Notas
para un curso de Inteligencia
Artificial
y
Sistemas
Expertos. PREGUER. La
Habana , 2002.
[Bratman
1988]
Bratman, M.E., Plans and
Resource-Bounded
Practical
Reasoning.
Computational
Inteligence. Quinta Edicion ed.
1988. 349-355.
[Chávez
996]
Chavez, A. & P. Maes.
Kasbah:
An
agent
marketplace
for
buying
and
selling
goods.
Proceedings of the First
International Conference on
the Practical Application of
Intelligent Agents and MultiAgent Systems. London, UK.
1996
[Darmouth
1996]
Dartmouth, A., A pragmatic
Legal Expert System.pp384.
1996
[Ferguson
1997]
Ferguson, Innes A. &
Michael
J.
Wooldridge.
Paying
Their
Way:
Commercial Digital Libraries
Odometer y Reporter. (Bratman, 1988)
El hecho de que no existen
muchos sistemas inteligentes aplicándose
en disciplinas sociales, presenta una área
de oportunidad en el desarrollo de
sistemas de software basados en agentes
inteligentes (financieros, laborales, etc.).
Conclusiones
De lo expuesto, podemos enfatizar la
importancia de desarrollar soluciones de
tecnologías
de
información
con
componentes de agentes inteligentes en
diferentes áreas de una organización.
Particularmente en el área social, se
presentan grandes posibilidades para
aplicar estos componentes de inteligencia
artificial y permitirle al ser humano tener
sistemas de software que le apoyen a la
toma de decisiones.
Referencias Bibliográficas:
•
Tesis de Maestría “Desarrollo de un
Agente Inteligente para el Apoyo
Legal en Conflictos Laborales”,
Anahi Montserrat Torres Tinoco,
Instituto Tecnológico de León
(SEP), 2006.
[Almeida
Almeida, J.P.A.P., José M.
44
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
for the 21st Century. D-Lib
Magazine.
1997.
http://www.dlib.org/dlib/ju
ne97/zuno/06ferguson.html .
[Foner
1993]
Foner L. N.. What’s an agent,
anyway? A sociological case
study. Technical report, 1993.
http:/
/foner.www.media.mit.edu/p
eople/foner/agents.html.
[Franklin
1996 ]
Franklin S. and Graesser A.
. Is it an agent, or just a
program?: A taxonomy for
autonomous
agents.
In
Proceedings of the Third
International Workshop on
Agent Theories, Architectures,
and Languages, Budapest,
Hungary,
Aug.
1996.
ECAI’96,
Springer-Verlag:
Heidelberg, Germany.
http://www.msci.memphis.ed
u/ franklin/AgentProg.html.
[Genesereth
1992]
Distributed
Artificial
Intelligence. Wiley InterScience. 1996.
Genesereth M. R. An agentbased approach to software
interoperability.
In
Proceedings of the DARPA
Software
Technology
Conference, 1992.
[Genesereth
1994].
Genesereth
and
S.
P.
Ketchpel. Software agents.
Technical report, Stanford
University, 1994.
[Jennings
1995]
Jennings, N.R., J.M. Corera,
I. Laresgoiti. Developing
Industrial
Multiagents
Systems. Proceedings of the
First
International
Conference of Multi-Agent
Systems (ICMAS-95). pp
423-430. 1995.
[Jiménez
2000]
Jiménez Silvestre y Ramos
Esmeralda.
Agentes
Inteligentes. Lecturas en
Ciencias de la Computación.
Universidad
Central
de
Venezuela. 2002.
[KEMA
1996]
Knowledge
Engineering
Magazine, R., Knowledge
Engineering
Review,
in
Knowledge
Engineering
Review. 1996. p. 205-244.
[Lawton
1996]
Lawton, G., Agents to roam on
the Internet, in Sunworld
Online
Magazine. 1996.
[Lemus
2005]
Lemus
O.
Cuauhtémoc.
Confiabilidad
del
Software.Desarrollando
Productos Confiables. Revista
Software Gurú. No 5. Año 1.
Septiembre - Octubre 2005.
Ljunberg, Magnus & Andrew
Lucas. The OASIS Air Traffic
Management
System.
Technical Note 28. August,
1992
http://www.aaii.com.au/pub
/aaiitechnotes/technote28.ps.
[Ljunberg
1992]
[Gilbert
1995]
Gilbert, A., The Role of
Intelligent agents in the
Information
Infrastructure.
United States: IBM. 1995,
[Gómez
2002]
Gómez Skarmeta Antonio F.
Botía Blaya
Juan A.
Tecnologías y Plataformas de
Agentes. 2002
[Maes
1994]
[Haddadi
1996]
Haddadi, A.S., Kurt. BeliefDesire-Intention
Agent
Architectures. in Foundations of
[McGraw
45
Maes, Patricia. Agents that
reduce work and information
overload. Communications of
the ACM, 37(7). Pages 31-40.
1994
Karen Mc.Graw and Karan
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
1989]
Harbinson-Briggs. Knowledge
Acquisition. Principles and
Guidelines.
Prentice
Hall.1989.
[Moniz
1994]
Moniz, L.F., Uma Bancada
para Simulação de Ambientes e
agentes Heterogéneos. Lisboa
Portugal. 1997
[Moreno
2003]
Moreno,
A.,
Agentes
Inteligentes en el Tercer Milenio
CAEPIA
2003.
2003,
CAEPIA 2003: San Sebastian
España.
[Pereira
2000]
Pereira
da
Silva,
H.,
Inteligência Competitiva Na
Internet; Proposta De Um
Processo. 2000, Universidade
Federal de Santa Catarina
Programa de Pós-Graduação
em Engenharia de Produção:
Florianópolis.
[Perez
2000]
Perez Díaz, J.A., Agentes
Móviles,
Programación,
Seguridad
y
Diseño.,
Universidad
de
Oviedo.
Oviedo. 2000
[Pinheiro
1998]
Pinheiro,
G.M.,
Sistema
Agente De Avaliação De Perfil
Psicológico
Área
De
Desenvolvimento De Sistema
Científicos E Comerciais. 1998,
Universidade Do Vale Do
Itajaí: Univali. Itajaí.
[Ramos
1997]
[Rao 1996]
Intention logics. In M.
Wooldridge, J. P. Müller, and
M. Tambe, editors, Intelligent
Agents II (LNAI 1037), pp 33–
48.
Springer-Verlag:
Heidelberg, Germany, 1996.
Ramos
Esmeralda.
Conocimiento: Adquisición y
Técnicas para Grupos. ND
97-03.
Escuela
de
Computación. Facultad de
Ciencias. Universidad Central
de Venezuela. 1997
Rao
A.
S.
Decision
procedures for propositional
linear-time
Belief-Desire-
46
[Rao 1995]
Rao A. S and M. Georgeff.
BDI Agents: from theory to
practice. In Proceedings of the
First International Conference
on
Multi-Agent
Systems
(ICMAS-95), pages 312–319,
San Francisco, CA, June
1995.
[Rao 1996]
Rao A. S..
Decision
procedures for propositional
linear-time Belief- DesireIntention logics. In M.
Wooldridge, J. P. Müller, and
M. Tambe, editors, Intelligent
Agents II (LNAI 1037), pages
33–48.
Springer-Verlag:
Heidelberg, Germany, 1996.
[Russell
1996]
Russell Stuart and Norvig
Peter. Inteligencia Artificial
Un
Enfoque
Moderno.
Prentice Hall. México. 1996
[Sebastian
2002]
Sebastian, E., An Investigation
Into the Use of Syntheti for
NPC's/Agents
in Computer
Games. 2002, Universidad de
Buenos Aires. Facultad de
Ciencias
Exactas
y
Naturales.: Buenos Aires.
[Shadbolt
1999]
Shadbolt, N.a.M., N, From
Knowledge Engineering to
Knowledge
Management.
British
Journal
of
Management, 1999. 10: p.
309-322.
[Shoham
1993]
Shoham Y. Agent-oriented
programming.
Artificial
Intelligence, 60(1):51–92, Mar.
1993.
Gaceta Ide@s CONCYTEG Año 3. Núm. 31, 21 de enero de 2008
[Sthephens
1999]
Sthephens,
D.S.
Agentes
artificiales en los mercados
financieros.
in
Simposio
latinoamericano y del caribe: las
tecnologías de información en la
sociedad.
1999.
Aguascalientes, México.
[Thanagara
jah 2002]
Thanagarajah,J. Padghanm,
L.
Harland,
J.
“Representation
and
Reasoning for Goals in BDI
agents. Proceedings of the
Australasian conference in
Computing Science, January ,
Melbourne 2002
[ Wooldrige M. Wooldridge and N. R.
1995]
Jennings. Intelligent agents:
Theory and practice. The
Knowledge
Engineering
Review, 10(2):115–152, 1995
[Wooldrige Wooldrige, M. Intelligents
1999]
Agents. In G. Weiss. Editor
Multiagents systems, The
MIT Press. April 1999.
[Zanusso
2001]
Zanusso, B.M., Um Sistema
Especialista para Identificar
Insetos pode ser um Agente num
Sistema Multiagentes para
Administra¸c˜ao de Recursos
Naturais. 2001, Departamento
de Computaciao e Estatýstica
Centro de Ciencias Exatas e
Tecnología
Universidade
Federal de Mato Grosso do
Sul.
47