a) Agentes reativos simples: são agentes que tomam decisões com base em percepções imediatas do ambiente, sem levar em conta o histórico de ações ou o estado interno do agente. Eles são caracterizados por uma função que mapeia as percepções diretamente para as ações. b) Agentes reativos baseados em modelo: são agentes que levam em conta o histórico de ações e o estado interno do agente para tomar decisões. Eles usam um modelo interno do ambiente para prever as consequências de suas ações e escolher a melhor ação com base nessas previsões. c) Agentes baseados em objetivos: são agentes que têm um objetivo a ser alcançado e tomam decisões com base em como cada ação os aproxima ou afasta desse objetivo. Eles usam uma função de utilidade para avaliar as consequências de cada ação e escolher a ação que maximiza a utilidade. d) Agentes baseados na utilidade: são agentes que tomam decisões com base em uma função de utilidade que avalia as consequências de cada ação. Eles não têm um objetivo específico a ser alcançado, mas buscam maximizar a utilidade geral. e) Agentes com aprendizagem: são agentes que podem aprender com a experiência e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Eles usam algoritmos de aprendizado para ajustar seus modelos internos e melhorar suas decisões.
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