Ambiente de tarefas: O ambiente de tarefas é a situação em que um agente inteligente opera. Ele abrange tudo fora do agente que pode afetar seu comportamento e desempenho. Isso inclui:
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percepções: As entradas sensoriais do agente do ambiente.
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Ações: As mudanças que o agente pode fazer no meio ambiente.
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Medida de desempenho: Como o comportamento do agente é avaliado (por exemplo, vencer um jogo, atingir uma meta, minimizando os custos).
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Dinâmica do ambiente: Como o ambiente muda ao longo do tempo (por exemplo, determinístico, estocástico, episódico, sequencial).
Propriedades de um agente: Um agente é qualquer coisa que possa ser vista como percebendo seu ambiente através de sensores e agindo sobre esse ambiente através de atuadores. As principais propriedades usadas frequentemente para caracterizar um agente incluem:
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Autonomia: O grau em que o agente pode operar de forma independente e tomar suas próprias decisões sem controle externo. Um agente totalmente autônomo requer uma intervenção humana mínima.
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Reatividade: A capacidade do agente de responder adequadamente às mudanças em seu ambiente. Um agente reativo responde diretamente às suas percepções, sem necessariamente planejar com antecedência.
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Proatividade (ou orientação para objetivos): A capacidade do agente de tomar iniciativa e buscar objetivos, em vez de simplesmente reagir a estímulos. Um agente proativo define metas e trabalha ativamente para alcançá -las.
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Aprendendo: A capacidade do agente de melhorar seu desempenho ao longo do tempo através da experiência. Um agente de aprendizado adapta seu comportamento com base em interações anteriores com o ambiente.
É importante observar que essas propriedades não são mutuamente exclusivas; Um agente pode possuir várias propriedades em graus variados. Por exemplo, um carro autônomo é autônomo, reativo (respondendo a obstáculos), proativo (navegando em um destino) e aprendendo (melhorando sua navegação com base em padrões de tráfego).
