Para su mejor comprensión los agentes se clasifican en:
1. Agentes de recomendación.
2. Agentes de compra comparativa
3. Agentes notificadores
4. Agentes observadores
5. Agentes de negociación
Agentes de recomendación: tienen como misión realizar recomendaciones a los usuarios de productos que podrían interesarles, basándose en su perfil y en el conocimiento del contexto del negocio. Ejemplo: FireFly.
Agentes de compra comparativa: su objetivo es encontrar al comerciante que ofrece las mejores condiciones de compra de un producto deseado por el usuario. Ejemplo: Bargain Finder.
Agentes notificadores: son los encargados de notificar a sus usuarios la aparición o detección de productos acordes a sus preferencias o necesidades. Ejemplo: Jango.
Agentes observadores: son los que se dedican a observar la información relevante a un usuario para luego notificársela. Ejemplo FishWrap.
Agentes de negociación: pretenden trasladar al mercado electrónico los procesos de negociación que se producen normalmente a la hora de realizar una transacción comercial. Para la cual existen agentes compradores y vendedores que colaboran para llegar a algún acuerdo en a las condiciones de adquisición de un producto. Ejemplo: Kasbah.
A
lunes 25 de agosto de 2008
viernes 22 de agosto de 2008
Agentes en Internet
Los agentes que interactúan en un entorno de software son los llamados softbots (software robots), o knowbots y se definen como agentes inteligentes o asistentes personales electrónicos, también son considerados como robots que habitan en el ciberespacio.
Y es en Internet donde los agentes parecen tener mayor oportunidad de éxito al permitir automatizar la búsqueda de un producto en las mejores condiciones de venta a través de múltiples vendedores simultáneamente. Lo cual permitiría reducir la búsqueda por parte de los compradores a través de numerosas tiendas en línea y ofrecerle un conjunto de variadas ofertas que sean eficientes económicamente.
Por otra parte los agentes realizan comparaciones en línea de forma mas eficiente que las efectuadas convencionalmente, y favorecen la competencia entre empresas productoras.
Otra aplicación es sugerirle al cliente productos basados en la preferencia de otros clientes con gustos similares. También tenemos los agentes intermediarios, los cuales debido a la fragmentación del mercado y la diversidad de proveedores, es posible dividirlos en una serie de componentes para que los intermediarios se ocupen de uno de esos componentes e insertares entre los compradores y vendedores.
Sistemas de comercio electrónico: comprenden desde simples servicios de compra en línea a infraestructura más complejas que proporcionan una amplia gama de servicios.
Estos sistemas implementan un o varias de las etapas siguientes:
1. Identificación de las necesidades del comprador.
2. Elección del producto a comprar.
3. Elección del vendedor donde se realizara la compra.
4. Negociación
5. Compra y envío.
6. Uso y evaluación del producto adquirido.
Y es en Internet donde los agentes parecen tener mayor oportunidad de éxito al permitir automatizar la búsqueda de un producto en las mejores condiciones de venta a través de múltiples vendedores simultáneamente. Lo cual permitiría reducir la búsqueda por parte de los compradores a través de numerosas tiendas en línea y ofrecerle un conjunto de variadas ofertas que sean eficientes económicamente.
Por otra parte los agentes realizan comparaciones en línea de forma mas eficiente que las efectuadas convencionalmente, y favorecen la competencia entre empresas productoras.
Otra aplicación es sugerirle al cliente productos basados en la preferencia de otros clientes con gustos similares. También tenemos los agentes intermediarios, los cuales debido a la fragmentación del mercado y la diversidad de proveedores, es posible dividirlos en una serie de componentes para que los intermediarios se ocupen de uno de esos componentes e insertares entre los compradores y vendedores.
Sistemas de comercio electrónico: comprenden desde simples servicios de compra en línea a infraestructura más complejas que proporcionan una amplia gama de servicios.
Estos sistemas implementan un o varias de las etapas siguientes:
1. Identificación de las necesidades del comprador.
2. Elección del producto a comprar.
3. Elección del vendedor donde se realizara la compra.
4. Negociación
5. Compra y envío.
6. Uso y evaluación del producto adquirido.
miércoles 20 de agosto de 2008
Arquitecturas hibridas
Estas arquitecturas pretenden combinar aspectos deliberativos y reactivos, además de la utilización de capas. Los más claros exponentes de esta arquitectura son TouringMachines e Interrap. Estas arquitecturas combinan módulos reactivos con módulos deliberativos. Los módulos reactivos de encargan de procesar los estímulos que no necesitan deliberación, mientras que los módulos deliverativos determinan que acciones deben realizarse para satisfacer los objetivos locales y cooperativos de los agentes.
TouringMachines.
1) Arquitectura de 3 capas horizontales:
- Reactiva.
- Planificadora (comportamiento proactivo basado en esquemas).
- Modeladora (modelo del mundo para anticipar conflictos.
2) Un subsistema de control basado en reglas que pueden inhibir entradas y salidas.
InterRap.
1) Arquitectura de 3 capas verticales con 2 pasos.
- Capa de comportamiento (reactivo).
- Capa de planificación (proactivo).
- Capa de cooperación (interacción social).
2) Una base de conocimientos también organizada por capas.
- Modelo del mundo (patrones de conducta).
- Conocimiento planificación (planes locales).
- Conocimiento social (cooperación).
3) Una interfaz.
TouringMachines.
1) Arquitectura de 3 capas horizontales:
- Reactiva.
- Planificadora (comportamiento proactivo basado en esquemas).
- Modeladora (modelo del mundo para anticipar conflictos.
2) Un subsistema de control basado en reglas que pueden inhibir entradas y salidas.
InterRap.
1) Arquitectura de 3 capas verticales con 2 pasos.
- Capa de comportamiento (reactivo).
- Capa de planificación (proactivo).
- Capa de cooperación (interacción social).
2) Una base de conocimientos también organizada por capas.
- Modelo del mundo (patrones de conducta).
- Conocimiento planificación (planes locales).
- Conocimiento social (cooperación).
3) Una interfaz.
viernes 15 de agosto de 2008
Arquitectura de subsuncion
La toma de decisiones del agente (función acción) se realiza mediante un conjunto de módulos de comportamiento que realizan tareas.
Un modulo de comportamiento suele implementarse como un autómata finito sin ningún tipo de representación o razonamiento simbólico.
Casi siempre el comportamiento se implementa como reglas del tipo:
Si (situación) entonces (acción).
Donde situación se toma directamente de la percepción, sin ningún tipo de transformación a representación simbólica.
La selección del comportamiento se basa en la jerarquía de subsuncion. Los comportamientos están ordenados por capas y los de las capas mas bajas (máxima prioridad) inhiben a los de las capas superiores (comportamiento más abstracto).
La función acción se implementa en base al conjunto de comportamientos junto con la relación de inhibición entre comportamientos.
Un comportamiento es un par (c, a), siendo:
c: conjunto de percepciones denominado condición y c P.
a: es una acción tal que a A.
Un comportamiento (c, a) se activa cuando el entorno esta en un estado e E si y solo si percepción (e) c.
Comportamientos = { (c, a) | c P, a A }
Asociada al conjunto de reglas de comportamiento de un agente:
R comportamientos, existe una relación de orden denominada inhibición definida sobre el conjunto R.
b1 b2 , b 1 inhibe a b 2
La función acción debe determinar en primer lugar todos los comportamientos activados (aquellos cuya condición satisface), después debe comprobar que dichos comportamientos no son inhibidos por otros que también están en el conjunto de comportamientos activados.
Ventajas:
• Simplicidad, economía, tratabilidad computacional, tolerancia a fallos.
Desventajas:
• Decisiones basadas en información local.
• Dificultad para el aprendizaje a partir de la experiencia.
• Comportamiento “emergente” lo que hace difícil entender el comportamiento global esperado y por tanto también será difícil construir agentes que realicen tareas especificas.
Conclusiones:
Las arquitecturas reactivas pueden clasificarse como verticales porque los estímulos recibidos del exterior son procesados por capas especializadas que directamente responden con acciones dichos estímulos y pueden inhibir las capas inferiores.
Un modulo de comportamiento suele implementarse como un autómata finito sin ningún tipo de representación o razonamiento simbólico.
Casi siempre el comportamiento se implementa como reglas del tipo:
Si (situación) entonces (acción).
Donde situación se toma directamente de la percepción, sin ningún tipo de transformación a representación simbólica.
La selección del comportamiento se basa en la jerarquía de subsuncion. Los comportamientos están ordenados por capas y los de las capas mas bajas (máxima prioridad) inhiben a los de las capas superiores (comportamiento más abstracto).
La función acción se implementa en base al conjunto de comportamientos junto con la relación de inhibición entre comportamientos.
Un comportamiento es un par (c, a), siendo:
c: conjunto de percepciones denominado condición y c P.
a: es una acción tal que a A.
Un comportamiento (c, a) se activa cuando el entorno esta en un estado e E si y solo si percepción (e) c.
Comportamientos = { (c, a) | c P, a A }
Asociada al conjunto de reglas de comportamiento de un agente:
R comportamientos, existe una relación de orden denominada inhibición definida sobre el conjunto R.
b1 b2 , b 1 inhibe a b 2
La función acción debe determinar en primer lugar todos los comportamientos activados (aquellos cuya condición satisface), después debe comprobar que dichos comportamientos no son inhibidos por otros que también están en el conjunto de comportamientos activados.
Ventajas:
• Simplicidad, economía, tratabilidad computacional, tolerancia a fallos.
Desventajas:
• Decisiones basadas en información local.
• Dificultad para el aprendizaje a partir de la experiencia.
• Comportamiento “emergente” lo que hace difícil entender el comportamiento global esperado y por tanto también será difícil construir agentes que realicen tareas especificas.
Conclusiones:
Las arquitecturas reactivas pueden clasificarse como verticales porque los estímulos recibidos del exterior son procesados por capas especializadas que directamente responden con acciones dichos estímulos y pueden inhibir las capas inferiores.
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