Un agente autonomo svolge funzioni all’interno di un ambiente per raggiungere obiettivi specifici, senza essere diretto a farlo. Alcuni programmi per computer agiscono come agenti autonomi, così come la robotica avanzata, esempi di vita artificiale e virus informatici. Numerosi ricercatori svolgono lavori in questo campo per sviluppare una comprensione più profonda degli agenti e delle loro potenziali capacità, nonché delle applicazioni. Le riviste specializzate e le conferenze annuali forniscono un mezzo di scambio per consentire alle persone di condividere informazioni e risultati della ricerca.
La distinzione tra un agente autonomo e i programmi per computer può essere difficile. In alcuni casi, si verifica una sovrapposizione e le linee della definizione possono risultare sfocate. In genere, è necessario che un agente sia in grado di utilizzare il ragionamento per interagire con un sistema. Ciò include la capacità di percepire le informazioni, elaborarle e, in alcuni casi, manipolarle. Un agente autonomo deve anche comportarsi in modo mirato per raggiungere un particolare obiettivo.
Un esempio di un agente autonomo nel software potrebbe essere qualcosa come un programma di gestione della catena di approvvigionamento. Il programma esamina gli aspetti della catena di approvvigionamento e può impegnarsi in attività come l’ordinazione e lo spostamento delle forniture, la pianificazione del personale e la richiesta di camion. Tutte queste attività facilitano un obiettivo più ampio di mantenere la catena di approvvigionamento in movimento in modo organizzato. Questo differisce da un sistema automatizzato che può reagire in modo semplicistico; forse ordina nuove forniture quando una fabbrica inizia a esaurirsi, ad esempio, in risposta a un trigger nella programmazione.
Più agenti possono agire all’interno di un singolo sistema e possono essere cooperativi o indipendenti l’uno dall’altro. Nella robotica, le interazioni di agenti autonomi possono essere importanti. Possono utilizzare i sensori per raccogliere input visivi, suoni e altri input dall’ambiente. Queste informazioni possono essere coordinate in tutto il sistema per completare attività come afferrare e manipolare oggetti. I sistemi possono anche imparare dalle loro esperienze per sviluppare funzioni più raffinate e lavorare insieme per raggiungere gli obiettivi.
Le applicazioni per questa ricerca sono particolarmente importanti in campi come la vita artificiale, lo sviluppo di robotica complessa e programmi informatici avanzati. Un agente veramente autonomo non richiede indicazioni da una fonte esterna come un programmatore o un’altra utility e può svolgere compiti complessi. L’automazione di questa natura può far risparmiare ore di lavoro, poiché il programma può essere in grado di completare le attività in modo efficace senza coinvolgere i lavoratori. La fatturazione medica automatizzata, ad esempio, genera fatture e documentazione senza la necessità di un membro del personale esperto per gestire questo compito.