Um agente inteligente é um programa que pode tomar decisões ou executar um serviço baseado no seu ambiente, entrada do utilizador e experiências. Estes programas podem ser usados para coletar informações de forma autônoma em uma programação regular ou quando solicitado pelo usuário em tempo real. Agentes inteligentes também podem ser chamados de bot, que é a abreviação de robot.
Tipicamente, um programa agente, usando parâmetros que o usuário forneceu, busca toda ou alguma parte da internet, reúne informações que o usuário está interessado e as apresenta periodicamente ou a pedido. Os agentes inteligentes de dados podem extrair qualquer informação específica, tais como palavras-chave incluídas ou data de publicação. Nos agentes que empregam inteligência artificial (IA), a entrada do usuário é coletada usando sensores, como microfone ou câmeras, e a saída do agente é entregue através de atuadores, como alto-falantes ou telas. A prática de ter informações trazidas a um usuário por um agente é chamada de push technology.
As características comuns dos agentes inteligentes são adaptação baseada na experiência, resolução de problemas em tempo real, análise de taxas de erro ou sucesso e o uso de armazenamento e recuperação baseada em memória.
Para empresas, os agentes inteligentes podem ser usados para aplicações em mineração de dados, análise de dados e atendimento e suporte ao cliente (CSS). Os consumidores também podem usar agentes inteligentes para comparar os preços de produtos similares e notificar o usuário quando ocorre uma atualização do site.
Os agentes inteligentes também são similares aos agentes de software que são programas autônomos de computador.
Tipos de agentes inteligentes
Tipos de agentes inteligentes são definidos pela sua gama de capacidades e grau de inteligência:
- agentes reflexos: Estes agentes funcionam num estado actual, ignorando a história passada. As respostas são baseadas na regra evento-condição-ação (regra ECA) onde um usuário inicia um evento e o agente se refere a uma lista de regras pré-definidas e resultados pré-programados.
- Agentes baseados em modelos: Esses agentes escolhem uma ação da mesma forma que um agente reflexo, mas têm uma visão mais abrangente do ambiente. Um modelo do mundo é programado no sistema interno que incorpora o histórico do agente.
- Agentes baseados em metas: Estes agentes se expandem sobre o modelo de informação baseado em agentes armazenados, incluindo também informações de metas, ou informações sobre situações desejáveis.
- Agentes baseados em utilidades: Estes agentes são similares aos agentes baseados em metas, mas fornecem uma medida de utilidade extra que classifica cada cenário possível em seu resultado desejado e escolhe a ação que maximiza o resultado. Exemplos de critérios de avaliação podem ser a probabilidade de sucesso ou os recursos necessários.
- Aprendizagem de agentes: Estes agentes têm a capacidade de melhorar gradualmente e tornar-se mais conhecedores de um ambiente ao longo do tempo através de um elemento adicional de aprendizagem. O elemento de aprendizagem utilizará feedback para determinar como os elementos de desempenho devem ser alterados para melhorar gradualmente.
Exemplos de agentes inteligentes
AI assistentes, como Alexa e Siri, são exemplos de agentes inteligentes, pois utilizam sensores para perceber um pedido feito pelo usuário e os dados coletados automaticamente da internet sem a ajuda do usuário. Eles podem ser usados para coletar informações sobre seu ambiente percebido, como clima e tempo.
Infogate é outro exemplo de agente inteligente, que alerta os usuários sobre notícias com base em tópicos específicos de interesse.
Veículos autônomos também podem ser considerados agentes inteligentes, pois usam sensores, GPS e câmeras para tomar decisões reativas baseadas no ambiente para manobrar através do tráfego.