¿Qué es un agente autónomo?

Un agente autónomo realiza funciones dentro de un entorno para lograr objetivos específicos, sin que se le indique que lo haga. 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 sus aplicaciones. Las revistas especializadas y las conferencias anuales proporcionan un medio de intercambio que permite a las personas compartir información y resultados de investigación.

Diferenciar entre un agente autónomo y 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 necesita comportarse con determinación para lograr un objetivo en 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 pedir y mover suministros, programar personal y solicitar camiones. Todas estas actividades facilitan un objetivo más amplio de mantener la cadena de suministro en movimiento de manera organizada. Esto se diferencia de un sistema automatizado que puede reaccionar de forma simplista; tal vez ordena nuevos suministros cuando una fábrica comienza a agotarse, por ejemplo, en respuesta a un disparador en la programación.

Varios 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 entradas visuales, sonidos y otras entradas 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 metas.

Las aplicaciones de 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 la dirección de una fuente externa como un programador u otra utilidad, y puede realizar tareas complejas. La automatización de esta naturaleza puede ahorrar horas a los trabajadores, ya que el programa puede completar las 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 del personal experimentado se encargue de esta tarea.