Tipos de Agentes e Ambientes em Inteligência Artificial

Classificação de Ambientes

• Dinâmica: O ambiente pode se alterar enquanto um agente está em ação. Exemplo: no caso de um táxi autônomo, outros veículos continuam a se mover enquanto o algoritmo de direção processa a próxima decisão.
• Agente único: Um único agente operando sozinho no ambiente.
• Multi-agente: Duas ou mais entidades maximizando uma medida de desempenho. Pode ser classificado como multi-agente cooperativo ou multi-agente competitivo.
• Discreto x Contínuo: Refere-se ao estado, tempo, percepções e ações.
• Discreto: Número finito de estados e ações.
• Contínuo: O tempo passa suavemente e os estados não são enumeráveis. As ações envolvem tomadas de decisão contínuas.

Tipos de Agentes

• Agentes reativos simples: Funcionam baseados apenas na percepção atual. Interpretam a entrada, verificam a regra correspondente e agem.
• Agentes reativos baseados em modelos: Mantêm um estado interno que depende do histórico de percepções, refletindo aspectos não observados do ambiente (Ambiente Parcialmente Observável). Utilizam percepções passadas para embasar decisões.
• Agentes baseados em objetivos: Expandem as capacidades dos agentes baseados em modelos através de um objetivo definido. Utilizam algoritmos de busca e planejamento para encontrar sequências de ações. São mais flexíveis que os reativos, pois consideram o futuro.
• Agentes baseados na utilidade: Tentam maximizar suas expectativas, ponderando a probabilidade de sucesso em relação à importância dos objetivos.
• Agentes cognitivos: Sistemas complexos com mecanismos avançados de tomada de decisão, interações sofisticadas e objetivos fortemente estabelecidos.