Agentes Inteligentes by

Agentes reactivos simples.

atritro2907 — 2025-05-10 15:05:18 UTC

Estos agentes toman decisiones basadas únicamente en la información actual que reciben del entorno. No tienen memoria ni capacidad de aprender de experiencias pasadas.

Son adecuados para tareas específicas y predefinidas donde no se requiere adaptación a cambios en el entorno.

Agentes basados en Objetivos.

atritro2907 — 2025-05-10 15:14:41 UTC

Estos agentes tienen un objetivo o una meta específica que intentan alcanzar.

Utilizan información del entorno para tomar decisiones que los acerquen a su objetivo.

Pueden adaptar su comportamiento para lograr diferentes objetivos

Agentes basados en Modelos.

atritro2907 — 2025-05-10 15:24:11 UTC

Estos agentes tienen un modelo interno del entorno que utilizan para predecir cómo evolucionará el entorno en respuesta a sus acciones.

Utilizan este modelo para planificar y tomar decisiones que optimicen sus resultados a largo plazo.

Agentes basados en Reglas.

atritro2907 — 2025-05-10 15:51:32 UTC

estos agentes siguen un conjunto de reglas predefinidas que determinan su comportamiento.

Las reglas se crean manualmente y especifican cómo el agente debe responder a diferentes situaciones.

Agentes de Aprendizaje por Reforzamiento.

atritro2907 — 2025-05-10 15:58:55 UTC

Estos agentes pueden aprender y adaptarse a través de la interacción con el entorno.

Utilizan recompensas y castigos para ajustar su comportamiento y mejorar su empeño a lo largo del tiempo.

Agentes Híbridos.

atritro2907 — 2025-05-10 16:07:23 UTC

Algunos agentes combinan características de las tipologías anteriores para abordar tareas más complejas.

Por ejemplo, un agente puede ser reactivo pero también incorporar elementos de aprendizaje por refuerzo para mejorar su rendimiento con el tiempo.