¿Qué es un agente autónomo?
Un agente autónomo realiza funciones dentro de un entorno para lograr objetivos específicos, sin que se lo indiquen. Algunos programas informáticos actúan como agentes autónomos, al igual que la robótica avanzada, ejemplos de vida artificial y virus informáticos. Numerosos investigadores realizan trabajos en este campo para desarrollar una comprensión más profunda de los agentes y sus capacidades potenciales, así como las aplicaciones. Las revistas especializadas y las conferencias anuales proporcionan un medio de intercambio para permitir que las personas compartan información y resultados de investigación.
Diferenciar entre un agente autónomo y los programas de computadora puede ser un desafío. En algunos casos, hay superposición y las líneas de la definición pueden difuminarse. Generalmente, es necesario que un agente pueda usar el razonamiento para interactuar con un sistema. Esto incluye la capacidad de detectar información, procesarla y, en algunos casos, manipularla. Un agente autónomo también debe comportarse a propósito para lograr un objetivo particular.
Un ejemplo de un agente autónomo en software podría ser algo así como un programa de gestión de la cadena de suministro. El programa analiza aspectos de la cadena de suministro y puede participar en actividades como ordenar y mover suministros, programar personal y solicitar camiones. Todas estas actividades facilitan un objetivo mayor de mantener la cadena de suministro en movimiento de manera organizada. Esto difiere de un sistema automatizado que puede reaccionar de manera simplista; quizás ordena nuevos suministros cuando una fábrica comienza a agotarse, por ejemplo, en respuesta a un disparador en la programación.
Múltiples agentes pueden actuar dentro de un solo sistema y pueden ser cooperativos o independientes entre sí. En robótica, las interacciones de agentes autónomos pueden ser importantes. Pueden usar sensores para captar información visual, sonidos y otra información del entorno. Esta información se puede coordinar en todo el sistema para completar tareas como agarrar y manipular elementos. Los sistemas también pueden aprender de sus experiencias para desarrollar funciones más refinadas y trabajar entre sí para lograr objetivos.
Las aplicaciones para esta investigación son particularmente importantes en campos como la vida artificial, el desarrollo de robótica compleja y programas informáticos avanzados. Un agente verdaderamente autónomo no requiere instrucciones de una fuente externa como un programador u otra utilidad, y puede realizar tareas complejas. La automatización de esta naturaleza puede ahorrar horas de trabajo, ya que el programa puede completar actividades de manera efectiva sin involucrar a los trabajadores. La facturación médica automatizada, por ejemplo, genera facturas y documentación sin la necesidad de que un miembro experimentado del personal se encargue de esta tarea.