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      <title>AGENTES INTELIGENTES by </title>
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      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2024-11-25 11:10:49 UTC</pubDate>
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         <title>Agentes basados en modelos</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Agentes basados en modelos  es un tipo de modelo computacional​​ que permite simular las acciones e interacciones de agentes autónomos dentro de un entorno y determinar los efectos que producen en el conjunto del sistema.</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-11-25 11:13:08 UTC</pubDate>
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         <title> Agentes reactivo simple</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Cuando un tipo de percepción específica se ajusta a una regla ya establecida, el agente reacciona justo de la manera en la que fue programado para ello.</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-11-25 11:14:33 UTC</pubDate>
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         <title>Agentes basados en objetos</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Los agentes basados en objeto siempre se deciden en el camino mas eficiente Son adecuados para realizar tareas complejas, como el procesamiento de lenguaje natural.</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-11-25 11:24:41 UTC</pubDate>
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         <title>Agentes basados en reglas</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Un agente basado en reglas en IA es un sistema que aplica reglas creadas por humanos para almacenar ordenar y manipular datos.</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-11-25 11:25:23 UTC</pubDate>
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         <title>Agentes de aprendizaje y reforzamiento</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Agentes q pueden adaptarse y aprender del entorno y tienen un sistema de premios y castigos para mejorar su desempeño .</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-11-25 11:25:47 UTC</pubDate>
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         <title>Agentes híbridos</title>
         <author>marimej708</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Los agentes híbridos combinan múltiples tipos de agentes inteligentes para aprovechar sus fortalezas. Pueden incluir elementos de agentes reflexivos, basados en objetivos y de aprendizaje para manejar tareas complejas</strong></p>]]></description>
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         <pubDate>2025-05-05 10:13:44 UTC</pubDate>
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