agentes inteligentes

Agentes Inteligentes

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINADepartamento de Ciência da InformaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da InformaçãoDisciplina: Recuperação Inteligente da InformaçãoProfº: Dr. Angel Godoy Vieira

Vanessa Levati Biff

Abril, 2016

Agentes inteligentes

Agentes inteligentes | Definição

Um agente é algo capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores.

Agentes inteligentes | Características

Autonomia: capacidade de agir sem intervenção.

Sociabilidade: capacidade de interagir com outros agentes, usuários, objetos e ambiente.

Reatividade: habilidade de agir a estímulos do ambiente;

Pró-Atividade: propriedade de agir guiado por objetivos, a partir de iniciativa própria.

Continuidade Temporal: capacidade de executar continuamente processos que tanto podem estar ativos, quanto adormecidos.

Agentes inteligentes | Características

Inteligência: recursos que o habilitam a decidir que ações executar, bem como a capacidade de tratar ambiguidades.

Adaptatividade: capacidade de se adaptar ao ambiente.

Mobilidade: habilidade de se mover entre ambientes.

Veracidade: propriedade de dizer sempre a verdade.

Benevolência: característica de realizar tudo aquilo que lhe é solicitado.

Racionalidade: capacidade de agir sempre em busca dos próprios objetivos.

Agentes inteligentes | Tipos

Agentes reativos

Agentes baseados em objetivos

Agentes baseados na utilidade

Agentes com aprendizagem

Agentes reativos simples

Agentes reativos baseados em modelos.

Agentes inteligentes | Reativos Simples

Selecionam ações com base somente na percepção atual.

É baseado em regras de condição-ação (se condição/então ação). Interpreta entrada, verifica regra correspondente e age.

São simples, porém limitados, funciona apenas se o ambiente for completamente observável e a decisão correta puder ser tomada com base apenas na percepção atual.

A tabela de regras condição-ação pode se tornar muito grande em problemas complexos.

Agentes inteligentes | Reativo Simples

Ex.: Aspirador de pó automático

Se o quadrado atual estiver sujo, então aspirar, caso contrário mover para o outro lado.

Agentes inteligentes | Reativo baseados em modelos

Além das características do agente reflexivo simples (baseado em regras de condição-ação) este tipo de agente possui um estado interno que é utilizado para o processo de tomada de decisão e que pode ser atualizado.

Podem lidar com ambientes parcialmente observáveis.

O agente deve manter um estado interno que dependa do histórico de percepções e reflita os aspectos não observados no estado atual.

Agentes inteligentes | Reativo baseados em modelos

Ex: Carro mudando de faixa, no trânsito (percepção parcial, precisa do modelo do mundo pra prever onde estão os outros carros)

Agentes inteligentes | Baseados em objetivos

Busca uma sequência de ações que levem ao estado desejável. (objetivos)

Considera o que pode acontecer no futuro, mais flexível do que o agente reativo.

Necessidade de busca e planejamento: áreas da IA dedicadas a encontrar sequências de ações que alcançam os objetivos do agente

A seleção da ação baseada em objetivo pode ser:

– Direta: quando o resultado de uma única ação atinge o objetivo.

– Mais complexa: quando será necessário longas sequências de ações para atingir o objetivo

Agentes inteligentes | Baseados em objetivos

Ex: Taxi em um entroncamento de estradas: virar à esquerda, à direita ou ir em frente?

Depende do objetivo: Qual destino?

Agentes inteligentes | Baseados em utilidade

Existem muitas sequências de ações que levam o agente ao seu objetivo. Algumas mais rápidas, mais seguras, mais econômicas, etc.

Utilizam uma medida de desempenho (função de utilidade) que permite uma comparação entre diferentes estados do mundo, permitindo selecionar uma determinada sequência de ações.

São utilizados nos projetos em que a tomada de decisões devem lidar com incertezas.

Agentes inteligentes | Baseados em utilidade

Ex.: Um taxi que pretende chegar a um destino, existem muitas sequências de ações através das quais se atinge este objetivo, mas alguns são mais rápidos, seguros, mais confiáveis, ou baratos que outros.

Agentes inteligentes | Com aprendizagem

Podem atuar em ambientes totalmente desconhecidos e se tornar mais eficientes do que o seu conhecimento inicial poderia permitir.

Em agentes sem aprendizagem, tudo o que o agente sabe foi colocado nele pelo projetista.

Agentes Inteligentes em Bibliotecas Digitais

Agentes inteligentes em Bibliotecas Digitais

Agentes podem atuar de diversas formas, observando, buscando, filtrando, manipulando e classificando informações em diversas bases de dados simultaneamente.

Agentes inteligentes atentos aos hábitos de seus usuários, os auxiliarão na construção de espaços de informação personalizados, reduzindo a complexidade do universo de informações ao seu alcance.


Guoying (2011) fez um estudo abrangente sobre aplicações de agentes inteligentes no ambiente da biblioteca digital, que inclui:

a) Bibliotecas digitais baseada em arquitetura multi-agente;

b) Agentes que estão apoiando processo de pesquisa;

c) Agentes voltados para distribuição da informação (serviços);

d) Agentes voltados para personalização de interface.


- Projeto UMDL da Biblioteca Digital da Universidade de Michigan

A arquitetura multi-agente é proposta para fornecer acesso à informação em diferentes formatos multimídia, com objetivo de se federar o maior número de fornecedores de conteúdos, e prestadores de serviços possíveis, bem como, também suportar a conclusão automática de tarefas administrativas.


O UMDL é povoada por três classes de agentes:

● UIAs (Agentes de interface do usuário): Proporcionam comunicação em torno de uma interface de usuário. Ele formata consultas na forma adequada, e envia o perfil do usuário para agentes mediadores para orientar o processo de pesquisa

● Agentes mediadores: Executam todas as tarefas que são necessárias para se referir uma consulta de um UIA para um CIA, existem dois tipos de mediadores: agentes de registro e agentes de consulta e planejamento. Estes agentes trabalham em conjunto para executar os pedidos iniciais ou transmissão de resultados de pesquisa.

● CIAs (Agentes de coleta): Fornecem a comunicação para um conjunto de informações. Formata os pedidos iniciais encaminhados pelos agentes mediadores, buscando dentro da coleção, e envia a resposta novamente aos agentes mediadores.


Agentes aplicados a disseminação da informação (perfis e notificações.)

Os agentes de interface gerenciam informações que caracterizam as necessidades de informação do usuário no longo prazo (manutenção dos perfis), além de realizar o envio de notificações.

Os perfis são utilizados como base para a busca e notificação automáticas, que envia alertas aos usuários de acordo com o surgimento de novos recursos de seu interesse.


A utilização de agentes em interfaces de bibliotecas digitais tem sido mais estudada no sentido de delegar tarefas tais como: filtragem e recepção de mensagens eletrônicas, aviso quando itens de interesse são adicionados ou atualizados na biblioteca.

Ao se definir como será realizado o emprego de agentes em bibliotecas digitais algumas atividades são imprescindíveis, como a realização um estudo sobre os tipos de usuários que utilizam o sistema, que tipos de atividades estes realizam e quais esperam que o sistema realize, e ainda, o estudo de como será realizada a manipulação destes dados pelos agentes.

ReferênciasGuoying Liu. The application of intelligent agents in libraries: a survey. Program: electronic library and information systems, Vol. 45 Iss: 1 pp. 78 – 97, 2011.

Roch H. Glitho and Edgar Olougouna, Samuel Pierre. Mobile Agents and Their Use for Information Retrieval: A Brief Overview and an Elaborate Case Study. IEEE Network • January/February 2002. Yan Li, Fuwen Guo and Xiufeng Wang. Intelligent personalised information retrieval system based on multi-agent. Int. J. Modelling, Identification and Control, Vol. 12, Nos. 1/2, 2011. Yi Xiao, Ming Xiao and Fan Zhang. Intelligent Information Retrieval Model Based on Multi-Agents. Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2007. WiCom 2007. International Conference. Piotr Jedrzejowicz. Machine Learning and Agents. 5th KES International Conference on Agent and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications, KES-AMSTA 2011;Manchester; June 2011.

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