Agentes Inteligentes by Mario

Agentes reactivos simple

mgargar0404b — 2025-05-07 10:19:51 UTC

Agente de reactivo simple: 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. Agente reactivo basado en modelo: facilita la simulación de respuestas e interacciones en un ambiente previamente preparado.

Agentes basados en obgetivos

mgargar0404b — 2025-05-07 10:22:01 UTC

Los agentes basados en objetivos siempre eligen el camino más eficiente. Son adecuados para realizar tareas complejas, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y las aplicaciones robóticas.

Agentes basados en modelos

mgargar0404b — 2025-05-07 10:24:32 UTC

a modelación basada en agentes es un enfoque para modelar sistemas complejos compuestos de elementos individuales, es decir agentes, que tienen la capacidad de interactuar bajo el mismo entorno

Agentes basados en reglas

mgargar0404b — 2025-05-07 10:27:58 UTC

Los Modelos de Lenguaje Basados en Reglas (Rule-Based Language Models, RBLMs) constituyen un pilar tradicional en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), cuya relevancia persiste incluso en la era del procesamiento de lenguaje natural basado en modelos profundos de aprendizaje automático

Agente de aprendizaje por reforzamiento

mgargar0404b — 2025-05-07 10:29:48 UTC

El agente de aprendizaje por refuerzo aprende sobre un problema al interactuar con su entorno. El entorno proporciona información sobre su estado actual. A continuación, el agente utiliza esa información para determinar qué acciones tomar.

Agentes híbridos

mgargar0404b — 2025-05-07 10:31:14 UTC

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.