Introdução aos Agentes Inteligentes em Inteligência Artificial

Um agente é definido como uma entidade que pode perceber seu ambiente e agir sobre ele. A função do agente é expressa como f = P * A, onde P representa a sequência de percepções e A a ação correspondente. Essa relação é fundamental para entender como os agentes tomam decisões com base nas informações que recebem. A capacidade de mapear percepções em ações é um aspecto central do funcionamento dos agentes. Exemplos práticos, como o aspirador de pó, ilustram como as percepções (local e conteúdo) influenciam as ações (mover ou aspirar). A análise do comportamento dos agentes revela a complexidade envolvida na tomada de decisões em ambientes dinâmicos.

Exemplos práticos de medidas de desempenho incluem a eficiência de um agente em completar tarefas específicas. No caso de um aspirador de pó, a quantidade de sujeira removida é uma métrica direta de sucesso. Em sistemas mais complexos, como um motorista de táxi automatizado, as medidas podem incluir segurança, rapidez e conforto dos passageiros. A análise dessas métricas fornece insights valiosos sobre como os agentes podem ser otimizados para melhor desempenho. A capacidade de coletar e analisar dados de desempenho é fundamental para o desenvolvimento contínuo de agentes inteligentes.

Os agentes baseados em objetivos são projetados para alcançar resultados específicos. Eles utilizam algoritmos de busca e planejamento para determinar a melhor sequência de ações. Essa abordagem permite que os agentes considerem o futuro e tomem decisões informadas. A capacidade de planejar e prever resultados é uma característica distintiva que os torna valiosos em aplicações complexas. A análise de como esses agentes operam em cenários do mundo real revela seu potencial para resolver problemas desafiadores e otimizar processos.