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Agentes Inteligentes: el siguiente paso en la Inteligencia Artificial

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Agentes Inteligentes: el siguiente paso en la Inteligencia Artificial
NOVATICA / may.-jun. 2000 / Especial 25 aniversario
Horizonte 2025
Edición digital / © ATI 2000 95
Tecnología
V. Julián, V. Botti
Dpto. sistemas Informáticos y Computación Universidad
Politécnica de Valencia
{vbotti,[email protected]
1. Introducción
La Inteligencia Artificial, en adelante IA, puede considerarse como una de las disciplinas más nuevas, siendo curiosamente considerada a la vez como una gran desconocida y
una de las que más interés profano despierta. Esto es debido
a que poca gente tiene claro qué es la IA, pero sin embargo
es considerada por una gran mayoría de científicos como la
disciplina donde han pensado alguna vez en trabajar. Pero,
¿qué es realmente la IA? Existen gran variedad de definiciones respecto a lo que es la IA, algunas más válidas que otras,
pero podríamos intentar resumirlas comentando que la IA
trata de «desarrollar sistemas que piensen y actúen racionalmente».
En los últimos años la IA ha ido evolucionando, quizás con
mayor celeridad que otras disciplinas, motivado probablemente por su propia inmadurez. Todo esto ha llevado a que
la IA actualmente abarque una gran cantidad de áreas, desde
algunas muy generales como razonamiento, búsqueda, etc.
a otras más específicas como los sistemas expertos, sistemas
de diagnóstico, etc. Podríamos indicar, sin lugar a dudas,
que la IA puede ser aplicada hoy en día a infinidad de
disciplinas científicas y es que la IA es susceptible de
aparecer allí donde se requiera el intelecto humano. En este
aspecto cada nueva incursión de la IA en un campo diferente
supone el empleo de una metodología de aplicación propia
del investigador que lo intenta pues a diferencia de otras
disciplinas, no existen ciertos estándares o criterios
consensuados que unifiquen el proceso de aproximación de
la IA a otras áreas y, en consecuencia, a problemas reales. La
aparición de una metodología común a la hora de abordar la
aplicabilidad de la IA puede resultar un elemento muy
positivo en la corta vida de esta disciplina.
Agentes Inteligentes:
el siguiente paso
en la Inteligencia Artificial
ligentes donde se integran las diferentes áreas que ésta
comprende. Desde hace relativamente poco tiempo esta idea
está siendo ya adoptada por investigadores en la materia; el
propio Stuart Russell ha remodelado su conocido libro
Inteligencia Artificial, un enfoque moderno [Russell1996]
para dar un enfoque de la IA orientado totalmente al
desarrollo de agentes. Es importante resaltar que en el
momento en que se disponga de una metodología clara para
la construcción de dichos agentes inteligentes, la aplicabilidad
de las técnicas de IA a cualquier tipo de problema podrá
abordarse de una manera más clara y unificada.
De momento, se puede asegurar que, hoy en día, existe una
idea generalizada dentro de la IA de que nos encontramos
ante el nacimiento de una nueva tecnología, la de agentes
inteligentes, que permite abordar de una manera más
apropiada la construcción de sistemas inteligentes más
complejos aplicados a muy diversos campos. Veamos en los
siguientes puntos del artículo una descripción más detallada
de lo que es y lo que promete esta nueva tecnología hacia la
que está orientada actualmente la IA.
2. Agentes Inteligentes
De acuerdo a lo comentado anteriormente, la IA puede ser
enfocada desde la perspectiva del desarrollo de agentes
inteligentes. Esta idea, la cual puede ser considerada como
un nuevo reto a corto plazo, está siendo avalada y respaldada
por numerosos investigadores en la materia; sirva a modo de
ejemplo la siguiente frase: «Los agentes constituyen el
próximo avance más significativo en el desarrollo de
sistemas y pueden ser considerados como la nueva revolución en el software».
Actualmente en la IA ha surgido un nuevo paradigma
conocido como «paradigma de agentes», el cual está tomando un gran auge entre los investigadores. Dicho nuevo
paradigma aborda el desarrollo de entidades que puedan
actuar de forma autónoma y razonada. Si retomamos la
definición dada anteriormente donde se consideraba a la IA
como un medio para el desarrollo de sistemas que piensen y
actúen racionalmente, podemos pensar que la IA, en su
conjunto, trata realmente de construir precisamente dichas
entidades autónomas e inteligentes.
Esta frase fue pronunciada por el Dr. Nicholas Jennings en
su discurso al recoger el premio al mejor investigador novel
del último congreso internacional de Inteligencia Artificial
celebrado en Estocolmo (IJCAI’99). Resulta mucho más
impactante aún cuando tal afirmación se ve refrendada por
numerosos indicadores, como por ejemplo el gran interés
despertado tanto a nivel académico como industrial. Frente
a una afirmación de este tipo, surgen obligatoriamente
ciertas preguntas de carácter general: ¿en qué consiste este
nuevo paradigma?, ¿qué es un agente?, ¿cómo se caracteriza
un agente?, ¿qué nos ofrece de nuevo? etc...
De acuerdo con esta visión, se puede considerar a la IA como
una disciplina orientada a la construcción de agentes inte-
Algunas de estas preguntas son difíciles de responder, entre
otras cosas debido a que estamos hablando de una tecnología
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en ciernes y todavía existen lagunas a nivel conceptual y de
desarrollo.
3 ¿Qué es un agente?
Quizá la mejor forma de poder mostrar de que estamos
hablando es por medio de un sencillo ejemplo: supongamos
que, como usuarios de Internet, realizamos de forma periódica ciertas operaciones como pueden ser el consultar las
noticias de diversos periódicos electrónicos, buscar y obtener ese nuevo artículo de investigación disponible en formato electrónico, comprar un ejemplar de ese libro que no
encontrábamos o eliminar aquellos mensajes que nos llegan
y que no nos interesan.
Al igual que ocurre con la propia definición de la IA, se
pueden encontrar propuestas en la literatura un gran número de definiciones del concepto de agente, sin que ninguna
de ellas haya sido plenamente aceptada por la comunidad
científica, siendo quizás la más simple la de Russell
[Russell1996], que considera un agente como una entidad
que percibe y actúa sobre un entorno (ver figura 1). Basándose en esta definición, se pueden caracterizar distintos
agentes de acuerdo a los atributos que posean (y que van a
definir su comportamiento) [Botti1999] para resolver un
determinado problema.
Para la realización de dichas operaciones, en la actualidad
disponemos de una serie de herramientas que realizan
dichas labores atendiendo a nuestras peticiones. Imaginémonos ahora que dispusiésemos de una entidad inteligente
intermedia entre nosotros y la red que realizase dichas
labores y que además fuese aprendiendo de nuestras peticiones, de tal forma que, llegado un momento, pudiésemos
encontrarnos con que automáticamente se nos generara un
resumen de prensa con las noticias más interesentes para
nosotros recogidas y filtradas de los más importantes periódicos electrónicos existentes; se nos presentase con una
periodicidad apropiada el conjunto de nuevos artículos que
se han publicado en la red sobre una temática que nos
interesa o una lista de libros en los que podríamos estar
interesados, de tal forma, que, al decidirnos por alguno de
ellos, se nos indicase donde podríamos obtener el precio más
económico. Además, se encargaría también de priorizar,
ordenar los mensajes de correo electrónico, así como de
eliminar automáticamente los que no nos interesasen. Y así
podríamos pensar muchas más cosas.
Esta entidad sería capaz de aprender nuestros gustos y
actuar tal y como lo haríamos nosotros, pero adelantándose
y realizando tareas que nosotros podríamos realizar si
dispusiésemos de más tiempo. Pues bien, dicha entidad se
podría considerar como un agente; este agente, conocido
como agente de información, realizaría toda la gestión, de
una forma racional, de la información proveniente de Internet
para un usuario concreto.
Pero centrémonos en esta definición básica y apliquémosla
al ejemplo dado al inicio. Se dice que un agente esta situado
en un entorno y dicho entorno para nuestro agente sería la
propia red (Internet). Por otra parte en la definición se indica
que debe percibir y actuar en dicho entorno. Para nuestro
caso, la percepción se puede ver en el hecho de que el agente
va recibiendo e instruyéndose de las peticiones que hacemos, mientras que la acción queda patente cuando el agente
nos muestra información que el mismo ha buscado en la red.
Quizás esta definición es muy básica y puede producir un
efecto «contenedor» en el sentido de que es una definición
muy amplia y numerosos sistemas pueden ser etiquetados
como agentes cuando realmente no lo son o por lo menos no
deberían haber sido enfocados desde este punto de vista. Hay
que indicar que el término «agente» está de moda y mucha
gente se ha «subido al carro» indicando que las aplicaciones
que desarrollan son agentes. No es momento de entrar en
discusión, pero si que es necesario remarcar el origen por el
que se planteó esta tecnología y es el hecho de que debe ser
aplicada a sistemas complejos, sistemas donde la aplicación
de las técnicas existentes hoy en día han fracasado o son
sumamente difíciles de comprender y/o mantener.
En la mayoría de las ocasiones, los agentes no son desarrollados de forma independiente sino como entidades que
constituyen un sistema. A este sistema se le denomina
multi-agente [Huhns1998]. En este caso los agentes deben
o pueden interactuar entre ellos. Las interacciones más
habituales como son informar o consultar a otros agentes
permiten a los agentes «hablar» entre ellos, tener en cuenta
lo que realiza cada uno de ellos y razonar acerca del papel
jugado por los diferentes agentes que constituyen el sistema.
La comunicación entre agentes se realiza por medio de un
lenguaje de comunicación de agentes (ACL --Agent
Communication Language).
4. ¿Cómo se caracteriza un agente?
Figura 1. Visión esquemática de un Agente Inteligente
Un agente va a venir caracterizado por una serie de calificativos, los cuales vienen a denotar ciertas propiedades a
cumplir por el agente. Esto nos lleva a plantear otra definición bastante aceptada de agente donde se emplean tres
calificativos que, según, el autor se consideran básicos. Esta
definición ve a un agente como un sistema de computación
capaz de actuar de forma autónoma y flexible en un entorno
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[Wooldridge1995], entendiendo por flexible que sea:
· Reactivo, el agente es capaz de responder a cambios en el
entorno en que se encuentra situado.
· Pro-activo, a su vez el agente debe ser capaz de intentar
cumplir sus propios planes u objetivos.
· Social, debe de poder comunicarse con otros agentes
mediante algún tipo de lenguaje de comunicación de
agentes.
Como vemos en este caso, hemos identificado una serie de
características o apellidos que de por sí debe tener un agente.
Atendiendo a esta idea, para poder asociar a una herramienta el término «agente» debe ser capaz de cumplir los
requerimientos anteriormente expuestos. Actualmente, un
pequeño porcentaje del SW de propósito general existente se
adapta a dicha definición. Apliquemos estas características
a nuestro agente de información de ejemplo: ¿sería reactivo?
Podemos pensar que sí a juzgar por el hecho de que el agente
debería reaccionar frente a los mandatos que le indicamos,
además debe poder reaccionar frente a posible eventos que
le lleguen de la red. ¿Sería pro-activo?, evidentemente que
sí, nuestro agente debería autoplantearse su curso de acción
para poder realizar todas sus tareas adelantándose a las
peticiones de su usuario. Por último debemos pensar si
nuestro agente sería social. Esta característica desde nuestro
punto de vista no sería básica en una definición general de
agente, no obstante, sí que podemos claramente identificar
una conducta social en nuestro ejemplo si observamos que
debería poder comunicarse con infinidad de recursos en la
red y, por qué no, con otros agentes existentes en la misma.
Pero, en definitiva, ¿cuáles son las características básicas y
de qué mas características disponemos para poder calificar
a un agente?. Revisemos a algunas de las características que
en la literatura se suelen atribuir a los agentes en mayor o
menor grado para resolver problemas particulares y que han
sido descritos por autores tales como Franklin y Graesser
[Franklin1996], y Nwana [Nwana1996], éstas son:
· Continuidad Temporal: se considera un agente un proceso sin fin, ejecutándose continuamente y desarrollando su
función.
· Autonomía: un agente es completamente autónomo si es
capaz de actuar basándose en su experiencia. El agente es
capaz de adaptarse aunque el entorno cambie severamente.
Por otra parte, una definición menos estricta de autonomía
sería cuando el agente percibe el entorno.
· Sociabilidad: este atributo permite a un agente comunicar
con otros agentes o incluso con otras entidades.
· Racionalidad: el agente siempre realiza «lo correcto» a
partir de los datos que percibe del entorno.
· Reactividad: un agente actúa como resultado de cambios
en su entorno. En este caso, un agente percibe el entorno
y esos cambios dirigen el comportamiento del agente.
· Pro-actividad: un agente es pro-activo cuando es capaz de
controlar sus propios objetivos a pesar de cambios en el
entorno.
· Adaptatividad: está relacionado con el aprendizaje que un
agente es capaz de realizar y si puede cambiar su comportamiento basándose en ese aprendizaje.
· Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través
de una red telemática.
· Veracidad: asunción de que un agente no comunica
información falsa a propósito.
· Benevolencia: asunción de que un agente está dispuesto a
ayudar a otros agentes si esto no entra en conflicto con sus
propios objetivos.
No existe un consenso sobre el grado de importancia de cada
una de estas propiedades para un agente. Sin embargo, se
puede afirmar que estas propiedades son las que distinguen
a los agentes de meros programas. Según hemos visto en la
definición de Wooldridge, las características de autonomía,
reactividad, pro-actividad y sociabilidad son las caracte-
Figura 2. Navaja suiza de Parunak representando los conceptos que puede integrar un agente
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rísticas básicas. Podríamos encontrar otras definiciones
donde varían ligeramente las características a aplicar a un
agente básico.
Tal como indica el Dr. H. Van Dyke Parunak en su trabajo
[Parunak1999], un agente es como una navaja del ejército
suizo en el que se puede ver la definición básica como sólo
la navaja y en el que si se necesita algún accesorio más se le
añade y, si no se necesita, no hay necesidad de acarrear con
todos los accesorios (figura 2).
5. ¿Qué nos ofrece de nuevo?: el ejemplo de «la
verdadera tienda en casa»
Toda nueva tecnología debe poder ofrecer algo novedoso,
algo con que venderse; en el caso del mundo de los agentes
inteligentes, la mejor forma de hacerlo es plantear algún
ejemplo de utilización de esta nueva tecnología. Planteemos
un nuevo ejemplo concreto donde poder observar qué mejoras ofrece un agente sobre las aproximaciones actuales. Hoy
en día es ya posible la compra de diferentes productos de
alimentación vía Internet, productos que posteriormente
son enviados a casa con o sin cargo en función del volumen
de compra. En este tipo de compras las ventajas para el
cliente son evidentes, no hay desplazamientos ni horario al
que atenerse. Desde el punto de vista del vendedor se
reducen consideradamente los costes, no hay necesidad de
disponer de un local ni de un stock elevado. Sin embargo,
este tipo de compra electrónica sigue adoleciendo de ciertos
problemas típicos con los que nos encontramos a la hora de
comprar, como por ejemplo, el tener que ir comparando
precios entre las diferentes opciones que se nos brindan o el
tener que buscar que ofertas especiales hay en un momento
dado. Aparte de estos problemas, se nos presentan otros más
específicos del hecho de depender de la red; uno evidente es
dónde dirigirse (desconocimiento de las direcciones de las
tiendas virtuales), otro puede ser la existencia de diferentes
interfaces (cada tienda virtual dispone de su propia interfaz
con el usuario, complicando sumamente el acceso) y tampoco hay que olvidarse de la lentitud que puede existir en la red
a la hora en que podemos realizar la búsqueda de productos.
Supongamos ahora que pudiésemos olvidarnos de todo esto
y que dispusiésemos de una herramienta que simplemente
indicándole lo que queremos comprar (nuestra cesta de la
compra) se encargase automáticamente de buscar dónde
puede encontrar una mejor relación calidad-precio y generase la petición de los productos de una manera racional.
Sería todavía más interesante si la herramienta en cuestión
pudiese repartir las compras entre diferentes tiendas para
conseguir mejores precios, teniendo en cuenta posibles
restricciones como pedidos mínimos y posibles cargos por
los portes. Dicha herramienta podría ser lo que denominaríamos como un agente inteligente de compra, el cual no
entendería de horarios y realizaría las compras cuando no
existiese saturación en la red, podría ir actualizando
automáticamente su lista de tiendas o supermercados en la
red, incorporando nuevas páginas y eliminando las que
dejasen de existir. Además, como usuario del agente de
compra sólo deberíamos conocer cómo funciona dicho agen-
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te, olvidándonos del resto de interfaces. Como puede observarse, los beneficios por el empleo de un agente con este
comportamiento serían muy interesantes y daría más significado a la conocida expresión «la tienda en casa».
Existen muchos más ejemplos donde podríamos encontrarnos sistemas o áreas de aplicación donde la orientación
basada en agentes resulta especialmente prometedora ofreciendo nuevas perspectivas y posibilidades. Numerosas
aplicaciones basadas en este nuevo paradigma vienen ya
siendo empleadas en infinidad de áreas. Podemos destacar
dos áreas como serían las aplicaciones industriales y las
comerciales [Jennings1998]:
· Dentro del marco de las aplicaciones industriales, la
tecnología basada en agentes es considerada muy apropiada para el desarrollo de sistemas industriales distribuidos.
Dentro de esta línea podríamos destacar aquellas aplicaciones que se encargan de:
· Control de procesos: gestión autónoma de edificios
inteligentes en cuanto a su seguridad y consumo de recursos, gestión del transporte de electricidad (ARCHON),
control de un acelerador de partículas, monitorización y
diagnóstico de fallos en plantas industriales, como por
ejemplo nucleares o refinerías, control en el proceso de
bobinado del acero y robótica. En otro tipo de área se han
desarrollado aplicaciones para el control del tráfico aéreo
en aeropuertos como el de Sidney en Australia.
· Producción: aspectos como la planificación y scheduling
de la producción o fabricación de productos serían tratados
desde la perspectiva de agencia. Se ha aplicado con éxito,
por ejemplo, a sistemas encargados de las fases de ensamblaje, pintado, almacenamiento de productos, etc. Algunos
ejemplos serían AARIA, ABACUS, CORTES, MASCOT,
Sensible Agents, YAMS, etc.
· Por otro lado, también está siendo empleado en aplicaciones comerciales, sobre todo a nivel de aplicaciones de red,
tanto en Internet como en redes corporativas, podemos
distinguir entre:
· Gestión de información: como por ejemplo el filtrado
inteligente de correo electrónico (Agentware e InfoMagnet),
de grupos de noticias o la recopilación automática de
información disponible en la red (Letizia, AT1, BullsEye,
Go-Get-It, Got-It, Surfbot y WebCompass). Tareas para las
cuales el agente necesita ser capaz de almacenar, aprender
y manipular las preferencias y gustos de cada usuario, así
como sus cambios. La imposibilidad en ocasiones de gestionar todo tipo de información suministrada por la red ha
provocado que el agente se especialice en la búsqueda de
determinados tipos de documentos (CiteSeer). Otra posible
línea sería la planificación de la agenda personal, en otras
palabras, disponer de una secretaría virtual o asistente
personal.
· Comercio electrónico: en este caso la tecnología se emplea
para proporcionar el entorno virtual donde realizar posibles operaciones comerciales (compra-venta de productos)
o también para realizar tareas de búsqueda de productos
(comparando precios, consultando disponibilidad) todo
ello de manera automatizada (Jango, BargainFinder,
Kasbah). En este caso, el agente debe poder comunicarse
con las tiendas en línea utilizando protocolos que permitan
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trabajar con las interfaces de estas tiendas; actualmente, los
usuarios pueden comprar y vender artículos comunes como
libros y CD’s de música. El empleo de agentes aumentará
el impacto del comercio electrónico en un futuro muy
cercano, revelando asimismo cómo los agentes basados en
la web pueden proporcionar un enorme poder añadido a los
consumidores.
· Monitorización: proporcionan al usuario la información
cuando sucede un determinado acontecimiento; por ejemplo cuando la información ha sido actualizada, trasladada
de lugar o borrada (WBI de IBM, BullsEye y Smart
Bookmarks). Este tipo de agentes permite tener alerta a un
usuario frente a eventos en la red interesantes para el
mismo. La forma en que este tipo de agentes sirve la
información a su usuario puede ser el indicar únicamente
qué página o páginas han cambiado y desde cuando ha
sucedido esto o llegar a bajarse el texto de las páginas
actualizadas, filtrando en este caso imágenes, gráficos y
demás.
· Mediador de diferentes fuentes de información: se están
realizando esfuerzos en la línea de desarrollar agentes que
permitan interoperar a diferentes fuentes de información
independientemente del sistema en que se hayan desarrollado.
No son éstas las únicas áreas donde podemos encontrar
ejemplos. Otra área de interés son las aplicaciones médicas,
donde la idea es disponer de agentes que realicen de forma
autónoma tareas que pueden ser automatizadas en un hospital, como por ejemplo: la monitorización de pacientes en
cuidados intensivos, empleado para monitorizar y controlar
a pacientes ingresados en unidades de cuidados intensivos y
la atención al paciente, estos sistemas se encargarían de
seguir el tratamiento de un paciente controlando todos los
aspectos relativos a la enfermedad que tenga el mismo.
También es posible encontrar aplicaciones dentro del área
del entretenimiento como pueden ser juegos (la aplicación
de esta tecnología en juegos permite disponer de juegos más
sofisticados, con características inteligentes donde se pueden incorporar personajes virtuales que pueden funcionar de
forma casi autónoma) y el teatro interactivo y cine, donde
se permite a un usuario interpretar el papel de un personaje
en una obra donde el resto de los personajes pueden ser
virtuales.
Como puede observarse, las aplicaciones son múltiples, sin
embargo, el empleo de agentes es aún limitado. El desarrollo
a nivel industrial y/o empresarial de agentes requiere de
técnicas que reduzcan el riesgo inherente en toda nueva
tecnología. Dos maneras de reducir dicho riesgo son:
· Presentar la nueva tecnología como una extensión
incremental de métodos ya conocidos y probados.
· Proveer herramientas de ingeniería explícitas que den
soporte a métodos aceptados por la industria encargada del
desarrollo de tecnologías.
La aceptación de métodos en la industria y/o la empresa
depende de la existencia de herramientas que soporten el
análisis, especificación y diseño de agentes inteligentes.
Actualmente no existen todavía formalismos para poder
especificar de forma suficiente el desarrollo de sistemas
basados en agentes. A nivel conceptual la terminología
deberá estar más aceptada, ampliándose de esta forma los
campos de aplicación, así como la cantidad de sistemas
disponibles dentro de cada campo. Cabe resaltar que los
objetivos de los proyectos industriales son más amplios y
complejos que los esfuerzos en investigación en el ámbito
académico.
6. Conclusiones
Los ejemplos comentados en este artículo no son ciencia
ficción, sino que describen lo que, se supone, nos espera de
aquí a pocos años. La IA ha dado un paso más hacia delante.
Existen ya prototipos que están siendo probados tanto en el
ámbito académico como industrial y ya empiezan a aparecer
los primeros productos comerciales. Cabe indicar que, como
siempre ocurre cuando aparece una nueva tecnología, no
debemos pensar que todo son agentes y lo que había antes no
es válido. Las opciones a la hora de emplear agentes, tal y
como hemos descrito, son múltiples, pero no conviene creer
que cualquier problema es tratable de forma sencilla con una
aproximación de sistema basado en agentes. Es posible que
en ocasiones el empleo de técnicas clásicas resulte más
adecuado en función de la naturaleza del problema a resolver.
A esta primera hornada de productos comerciales la podríamos denominar como la primera generación de sistemas
basados en agentes, dando quizás un poco más a la razón a
quien opina que «los agentes constituyen la nueva revolución en el Software». En concreto, el concepto de agente/
sistema multi-agente supone el siguiente paso en la evolución de la IA y el enfoque con el que va a ser abordado en el
futuro el desarrollo de sistemas inteligentes, en un cada vez
más amplio y diverso dominio de problemas como la medicina, la industria, comercio electrónico, entretenimiento, la
educación, etc.
5. Referencias
[Botti1999] V. Botti, C. Carrascosa, V. Julian, J. Soler. The ARTIS Agent
Architecture: Modelling Agents in Hard Real-Time Environments. Proceedings
of the MAAMAW’99. Lecture Notes In Computer Science, vol. 1647. Springer
- Verlag (pag. 63-76), Valencia 1999. ISBN 3-540-66281-2.
[Franklin1996] Franklin, S., Graesser, A.: Is it an Agent, or just a
Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents. Proceedings of the Third
International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages.
Springer-Verlag (1996).
[Huhns 1998] Huhns, M., Singh, M. P.: Readings in Agents. Readings in
Agents. Chapter 1, 1-24 (1998).
[Jennings1998] Jennings, N. Wooldridge, M.: Applications of Intelligent
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[Nwana1996] Nwana, H. S.: Software Agents: An Overview. Intelligent
Systems Research. AA&T, BT Laboratories, Ipswich, United Kingdom (1996).
[Parunak1999] Parunak, H. Van Dyke and Odell, James: Engineering
Artifacts for Multi-Agent Systems, ERIM CEC. (1999).
[Russell1996] Russell, S: Inteligencia Artificial: un enfoque moderno.
Prentice - Hall. México, (1996).
[Wooldridge1995] Wooldridge, M. and Jennings, N. R.: Intelligent
agents: Theory and practice. The Knowledge Engineering Review,
10(2):115–152, (1995).
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