Agentes inteligentes by

Agentes reactivos simples

iconlej1011 — 2025-05-05 10:15:00 UTC

Estos agentes toman decisiones basadas en la información que reciben del entorno. Son adecuados para tareas especificas donde se requiere adaptación a cambios en el entorno. Por ejemplo: un sistema de riego de jardín.

Agentes basados en objetivos

iconlej1011 — 2025-05-05 10:25:08 UTC

Utilizan información del entorno para acercarse a su objetivo. Estos agentes tienen un objetivo especifico. Por ejemplo: un robot de almacén.

Agentes basados en modelos

iconlej1011 — 2025-05-05 10:29:15 UTC

Se utilizan para predecir como evolucionara el entorno. También se utilizan para planificar y tomar decisiones. Por ejemplo: GPS del coche.

Agentes basados en reglas

iconlej1011 — 2025-05-05 10:32:11 UTC

Estos agentes siguen unas reglas que definen su comportamiento. Por ejemplo: sistema domótico inteligente de calefacción.

Agentes de aprendizaje por reforzamiento

iconlej1011 — 2025-05-05 10:36:22 UTC

Estos agentes pueden aprender y adaptarse a través de su entorno. Mejoran su comportamiento y desempeño a lo largo del tiempo. Por ejemplo: plataformas de streaming de video.

Agentes híbridos

iconlej1011 — 2025-05-05 10:40:10 UTC

Algunos agentes combinan características de las anteriores para hacer las tareas mas complejas. Pueden mezclarse agentes reactivos y por refuerzos para mejorar su rendimiento con el tiempo. Por ejemplo: sistemas de diagnostico medico.