Aplicações de Agentes Inteligentes

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Aplicações de Agentes Inteligentes
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Agentes: o que são?
 Programação Orientada a Agentes
• envolve um conjunto de metáforas, ferramentas e 
tecnologias para construir sistemas complexos 
 Evolução
• procedimentos/funções => programação estruturada
• objetos => programação orientada a objetos
• agentes => programação orientada a agentes
 Importante 
• distinguir análise/projeto de implementação
• ex. sistema de informação (biblioteca)
– procedimentos...
– objetos...
– agentes...
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Agentes: como usar?
 Nível de conhecimento 
• modelagem do negócio: classe de problema, domínio,...
• elicitação: percepções, ações, objetivos, ambiente, 
conhecimento,...
 Nível de formalização
• análise e projeto: especificar arquitetura, escolher e usar 
uma LRC para escrever a base de conhecimento,...
 Nível de implementação
• Agent0, java, prolog, C...
– o importante são os serviços oferecidos pela linguagem!
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Agentes: por que e quando usar?
 Tarefas
• Grande complexidade (número, variedade e natureza 
das tarefas)
• Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento
• Modelagem do comportamento de um ser inteligente 
(autonomia, aprendizagem, conhecimento, etc.)
 Algumas capacidades
• Comportamento guiado por objetivos e autonomia 
• Reatividade e raciocínio
• Adaptabilidade e aprendizagem 
• Comunicação e cooperação
• Personalidade
• outros: mobilidade, persistência temporal, ...
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Busca de informação na Web: 
morrendo ignorante em um mar de informação
 Como localizar a informação relevante?
 Como modelar o interesse de um usuário particular?
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Automação de sistemas complexos
 Como modelar os componentes do sistema e dar-
lhes autonomia? 
 Como assegurar uma boa comunicação e 
coordenação entre estes componentes?
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Produção de jogos e histórias 
interativas
 Como modelar o comportamento e personalidade 
para criar ilusão da vida?
 Como permitir uma boa interação com usuário e 
um comportamento adequado?
WogglesDeep 
Blue
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Controlar robôs
 Como obter navegação segura e eficiente, 
estabilidade, manipulação fina e versátil? 
 E no caso de ambientes dinâmicos não 
deterministas? 
HAZBOT: ambientes com 
atmosfera inflamável
Interpretação Inferindo descrições das situações por 
observações
Predição Inferindo prováveis conseqüência de dadas 
situações
Diagnóstico Inferência de mal funcionamento do sistema 
por observações
Projeto Configurando objetos sobre restrição
Planejamento Desenvolvimento de plano(s) para realização 
de objetivo(s), meta(s)
Monitoramento Comparando observações para planos, 
detectando exceções
Classe Problemas Abordados
Classes de tarefas das aplicações
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Aplicações
• Agricultura
• Negócios e finanças
• Química
• Comunicações
• Comércio
• Computação
• Educação
• Eletrônica
• Engenharia
• Meio ambiente
• Geologia
• Processamento de imagem
• Direito
• Indústria 
• Matemática
• Medicina
• Meteorologia
• Militar
• Sistemas de potência
• Ciência
• Tecnologia espacial
• Transportes, ...
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Aplicações em computação
 Internet
 Redes e Sistemas Distribuídos
 Banco de dados
 Engenharia de software
 Interfaces
 Robótica 
 Jogos
 Hardware (projeto e análise)
 Etc.
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A Internet
 Informação não estruturada, de escopo aberto, 
multilíngue, ... e em enorme quantidade
 Usuários diversificados
 Desafios
• prover informação aos usuários leigos;
• libertar os usuários das tarefas repetitivas da WEB;
• envio de informações relevantes aos usuários.
– Formato, Conteúdo.
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Categorias de Agentes na Internet
 por Tipos de Serviços
 Agentes de Busca e Recuperação de informação
 Agentes de Extração de Informação
 Agentes de Entrega Off-line
 Agentes Notificadores
 Agente Corretores (interoperabilidade)
 Agentes para Ensino a distância
 Agentes de Chat
 Agentes para Comércio Eletrônico
 etc.
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Agentes de BuscaAgentes de Busca
 Arquitetura
Browser
Consulta
Resposta
Servidor de 
Consultas Base de
Índices
Search EngineUsuário
Busca
WebWeb
)--(
Robô
Indexing Engine
Exemplos: Radix, AltaVista, Lycos, Excite, ...
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 15Agentes que filtram Informação
Arquitetura
Browser
Agente de Filtragem
InternetInternet
Servidor 
de News
Indexing Engine
Artigos
Indexados
Perfil do
usuário
• Filtram as informações encontradas de acordo com o 
perfil do usuário.
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Exemplos
 NewsHound
• Busca notícias em diversos jornais a partir do perfil dado
• Envia informações através de e-mail ou páginas html.
• Utiliza critérios de relevância 
 MetaCrawler
• Programa inteligente que usa outros engenhos de busca 
em prol do usuário
Browser
Consulta
Resposta
Servidor de 
Consultas Base de
Índices
Search EngineUsuário
Softbot
Perfil 
do 
usuário
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Agentes de Entrega Off-line
 Agentes que filtram informação, mas que não 
necessitam de conexão permanente à Internet.
 Software desktop
 Exemplo: Pointcast
• Serviço de divulgação de
 notícias
• Propriedades
– Autonomia
– Continuidade temporal
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Agentes Notificadores
 Notifica o usuário de eventos de importância para 
ele.
• Mudança no conteúdo de uma página na Web.
• Mudança de endereço de uma página.
 Exemplo: URLMINDER
• Monitora páginas na Web
e comunica aos usuários 
se houve mudanças 
nelas
• Checa páginas pelo 
menos 1 vez/dia
• Não faz busca recursiva 
de URLs.
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Session Log Padrões de Conversação
ChatterBot
Usuário
Agentes de Chat
 Também chamados de Avatares
 Podem aparecer nas salas de Chat ou para help 
online de MUD’s 
 “Conversam” com usuários Web
 Alguns baseiam-se em casamento de padrões
• e.g., Eliza
 Referências: Consultbot - Eduardo Laureano
• http://www.cin.ufpe.br/~fab/publications/consultbot.doc
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Comércio Eletrônico
 Hoje
• informação
• marketing
• processamento do pedido
• Problemas
– O que comprar?
– Onde comprar?
– Quanto pagar?
 Amanhã
• shoppings eletrônicos, com agentes representando 
vendedores e compradores
• leilões, com agentes fazendo lançes
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Modelo de compra
 identificação da necessidade
 recomendação de produtos
 pesquisa de mercado
 negociação
 compra e envio
 serviço e avaliação de produtos
MEDIADOS
POR AGENTES
Agent-Mediated Electronic Commerce
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Identificação da necessidade
 Agentes de notificação
• exemplos: 
– amazon.com (novos livros disponíveis)
– fastparts.com (novos lançes afetam os seus)
– classifieds 2000 (produto específico disponível por um 
preço específico)
• produtos: 
– Firefly
– Microsoft
– Oracle, ...
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Recomendação de produtos
 Agentes de recomendação
• exemplos:
– amazon.com, barnesandnoble.com, ZDNet.com, 
mylaunch.com, personalogic - AOL,...
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Pesquisa de mercado
 Agentes de comparação.
• exemplos: 
– bargainfinder, jango (excite), fido. miner (uol), priceline
– …
• produtos: 
– agentsoft, Israel
– junglee
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Negociação
 Agentes de negociação
• pesquisa:
– Kasbah - MarketMaker (MIT Media Lab)
– Tete-a-Tete (MIT Media Lab)
– AuctionBot (Univ. of Michigan)
– ShopBot (DI-UFPE)...
• produtos comerciais:
– Moai Technologies, Inc
– BusinessBots, Inc
agentede compra
consumidor agentes
de venda
lojas
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Negociação: leilão
 AuctionWeb
Auction Fever!Auction Fever!
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Agentes em Intranets
 Gerência de redes e sistemas distribuídos
 Monitoramento e diagnóstico de falhas
 Balanceamento de carga
 Detecção de intrusão
 Etc…
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Gerenciamento de redes e sistemas 
distribuídos heterogêneos
 Problemas da política centralizada
• Gargalo no administrador;
• Requer muito processamento na plataforma de 
administração;
• Excesso de tráfego na rede
 Tarefas de Gerenciamento
• Monitorar estado e tráfego em conexões;
• Manter operacionais os nós da conexão;
• Automatizar distribuição de arquivos;
• Manter inventário de HW;
• Gerenciar recursos compartilhados;
• Gerenciar SW instalado;
• Atualizar versões de SO’s e SW’s;
• Implantar e manter políticas de segurança;
• Atender as necessidades dos usuários;
• ...
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Agentes (móveis) Inteligentes
 Promessas
• Aumentar confiança e qualidade de serviço para 
usuários
• minimizar a complexidade na gerência
 Como?
• Programas migratórios
• Operam no mesmo local, sem sobrecarregar a rede
• Retornam somente dados relevantes ou compilados
• Pequenos sistemas em esforço cooperativo para a realização 
de tarefas.
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Agentes Móveis
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Manutenção remota de elementos 
diversos
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Detecção de Intrusão
 Motivação:
• Firewalls só conseguem conter ataques conhecidos.
• Firewalls não conseguem conter ataques oriundos da 
rede interna.
• Ataques (internos ou externos) deixam sintomas.
• Possibilidade de previsão de ataques.
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Onde os agentes entram ?
 Detectando sintomas:
• Periodicamente verificando permissões etc...
 Detectando cenários:
• Periodicamente analisando o tráfego etc...
 Possibilidade de oferecer serviços adicionais:
• Otimizando a coleta de informações relevantes;
• Disparando “triggers”; 
 Possibilidade de oferecer “capacidade reativa” 
automática da rede atacada.
• Desconectando o intruso;
• Bloqueando o tráfego para a Internet etc…
• Enviando mensagem para o operador do backbone
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Banco de dados
 Motivação
• Quantidades imensas de dados que devem se 
transformar dados em informação útil
• Análise de Mercado e de tendências
• Sistemas de Suporte à Decisão
• Gerência Empresarial
 Agentes
• Ferramentas inteligentes para descoberta e integração 
de conhecimento em BDs
– Data mining
– Data warehouse
– On-Line Analitical processing (OLAP) 
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Data Mining (Mineração de Dados)
 O que é?
• análise inteligente visando manipulação automática de 
quantidades imensas de dados
• Larga aplicação nos mais variados ramos da indústria, 
comércio, medicina, governo, administração, etc.
• Integra várias técnicas e tecnologias
 Exemplos
• Bank of America 
– Selecionou entre seus clientes, aqueles com menor risco de 
dar calotes 
– Em três anos o banco lucrou 30 milhões de dólares com a 
carteira de empréstimos
• Fraldas e cervejas
– homens casados, entre 25 e 30 anos compravam fraldas e/ou 
cervejas às sextas-feiras à tarde
– Wal-Mart otimizou as gôndolas e o consumo cresceu 30%
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Descoberta de conhecimento: etapas
Seleção
Pré-processamento
Transformação
Data mining
Interpretação e
avaliação
Conhecimento
Dados 1os. dados
Dados 
pré-processados
Dados 
transformados
Padrões
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OLAP
 OLTP (usuários) e OLAP (analistas e gerentes)
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Entretenimento
 Diversos tipos de aplicações
• histórias interativas
• animações em ambientes virtuais
• jogos
 Requisitos p/ sucesso em jogos
• bons níveis de interação
• bons níveis de realismo gráfico
• ótimo gameplaying 
 Para gerar ilusão de vida é preciso 
expressar e controlar
• personalidade, emoções, atitudes 
=> atores sintéticos
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Exemplos
CyberLife: CreaturesOZ: Woggles
El Fish PFMagic:Petz
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Exemplos
Maxis: SimLife
Fujitsu: Fin Fin
Robótica
Robôs 
Médios
Robôs Pequenos
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IA simbólica no CIn
 Flávia Barros
• fab@cin.ufpe.br 
 Geber Ramalho
• glr@cin.ufpe.br
 Jacques Robin
• jr@cin.ufpe.br
 Francisco Carvalho
• fatc@cin.ufpe.br
Professores Alunos/2001
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Projetos em andamento
 Mercado Virtual
• Negociação entre agentes para comércio eletrônico
 Meta-busca de páginas especializadas
• páginas de lista de publicações
 Extração de informação
• de home-pages de publicações para banco de dados
 Administração de sistemas heterogêneos
• espaço em disco
 Atores sintéticos para jogos
• Guararapes e Enigmas do Campus 
 Recuperação de informação com Wordnet
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Projetos em andamento
 Ambientes Virtuais de Estudo Cooperativo
• agentes para ensino à distância pela internet
 Robótica e sistemas multi-agentes
• robocup: simulator
 Acompanhamento musical automático
• percepção, previsão de acordes, improvisação,... 
 Integração de técnicas descoberta de 
conhecimento em BD automatizada
• OLAP e Data Warehouse
 Planejamento de sistemas celulares
• otimização baseada em agentes
Fundamentos de IA
• Res. de Problemas, Repr. de 
Conhecimento e Raciocínio
• Intro. à Redes Neurais
Redes Neurais Inteligência Artificial Simbólica Programação em Lógica
Disciplinas de IA na Graduação
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Disciplinas de IA na Pós-graduação
 Básicas:
• Métodos de C.I. 1
– Busca, Representação do conhecimento e raciocínio, 
Sistemas especialistas
• Aplicações de C.I.
– Redes Neurais e Probabilidade
• Agentes Inteligentes
 Eletivas:
• Métodos de C.I. 2
– Aprendizagem Simbólica, Planejamento, Sistemas multi-
agente, etc...
• Agentes Inteligentes 
• Redes Neurais
• Data Mining
• ETCCCCCC = ~compint/eletivas.html
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