2.4 TEORÍA DE AGENTES.

Un agente inteligente es una entidad con una sofisticada estructura interna y una conducta flexible e independiente que se puede calificar como inteligente. Inicialmente, los agentes perciben su ambiente mediante “sensores”; cuentan con un particular “estado interno” que le permite recordar y relacionar lo percibido con ideas preconcebidas o conocimientos adquiridos; y finalmente, toman una decisión y “actúan” sobre el ambiente, por medio de “efectores” (Acevedo, 2003).

Sus actuaciones están basadas en sus “metas” u objetivos, en función de los cuales tomará la “decisión” más adecuada dependiendo del conjunto de percepciones provenientes del ambiente.

El término "agente" describe una abstracción de software, una idea o concepto, similar a los métodos, funciones y objetos en la programación orientada a objetos. El concepto de un agente provee una forma conveniente y poderosa de describir una compleja entidad de software, que es capaz de actuar con cierto grado de autonomía, para cumplir tareas en representación de de personas. Pero a diferencia de los objetos (que son definidos por métodos y atributos), un agente es definido por su propio comportamiento (Diccionario de Informática, 2010).

Todo agente tiene una función u objetivo. Por ejemplo, un agente humano de bolsa tiene el objetivo de comprar y vender acciones respondiendo a los estímulos iniciados por su cliente y captados por sus sentidos. Una aspiradora tiene la función de aspirar cuando capta que ha sido encendida y no aspirar cuando es apagada.

Un agente inteligente ó racional trata de maximizar el valor de una medida de rendimiento, dada la secuencia de percepciones que ha observado hasta el momento.

Ejemplificándolo. Un agente inteligente tiene un objetivo abstracto (ejemplo: "ofrecer a un usuario información interesante"), tiene una forma de evaluar si esa información es interesante (ejemplo: "el usuario lee la información sugerida"), tiene unos actores (ejemplo: "una página html donde presenta enlaces interesantes") y tiene unos sensores (ejemplo: "un conjunto de sitios Web para recoger información y filtrar la que sea interesante y el conjunto de clicks que puede hacer ó no el usuario de todos esos sitios Web"). La pregunta ahora es ¿cómo mejorar ese rendimiento?

Para (Peter Norvig, 1997) la programación estructurada tiene asociadas las aplicaciones basadas en entrada/salida, la programación orientada a objetos las aplicaciones basadas en eventos y la programación adaptativa (aplicaciones basadas en agentes inteligentes).

No obstante, el deseo de desarrollar software adaptativo no es la única razón para utilizar una metodología de programación orientada a agentes. Los agentes tienen su campo de cultivo en la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) que, como su nombre indica, es la rama de la Inteligencia Artificial que trata de resolver de manera distribuida sus problemas, aprovechando así las ventajas propias de la programación distribuida: robustez, paralelismo y escalabilidad.

Desde un punto de vista de ingeniería de software este paradigma también supone una evolución a las necesidades de reutilización y encapsulamiento del código. Partiendo de la programación orientada a objetos, el mundo está compuesto por elementos llamados objetos que tienen atributos a los que es posible aplicarles métodos y éstos pueden abstraerse a clases y estas clases pueden abstraerse en otras clases de las que heredan métodos y/o atributos ó de las que se componen. Sin embargo, este modelo del mundo es incompleto, pues en el mundo también existen agentes con capacidades de aprendizaje y autonomía.

También es posible usar agentes inteligentes para entender mejor el conocimiento o para poder hacer simulación.