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Nivel de Agente
En el nivel de agente, la plataforma presenta un marco de trabajo para dar soporte a la ejecución de las arquitecturas multiagénticas definidas en el nivel superior. Esto significa, en esencia, interpretar en tiempo real la especificación declarativa, intencional y proyectiva de cada agente e invocarlo cuando sea preceptivo. La colección de todos los servicios constituyentes puede dividirse, conceptualmente. en 3 categorías complementarias. Los servicios de activación materializan el constructo de agente como la unidad fundamental de operación y controlan su ciclo de vida y activación. Los servicios de ejecución contextualizan las solicitudes entrantes con la especificación del perfil del agente y las empujan contra el modelo de lenguaje de la capa inferior. Y los servicios de sesión dan continuidad a la ejecución a lo largo del tiempo a través del uso de sesiones y espacios de memoria.
Nivel de Agente
Arquitecturas Interactivas
En las arquitecturas interactivas impulsadas por Inteligencia Artificial orientadas a la cooperación, diferentes agentes participan conjuntamente para acompañar al usuario en su viaje de cliente, a través de la arquitectura de canales de la organización. Como ejemplo, podemos pensar en usuarios que realizan compras en la web de una tienda en línea. En un instante de tiempo determinado, esta cooperación se despliega sobre el espacio de interacción. Por ejemplo, durante la fase de descubrimiento de productos intervienen agentes de búsqueda, pedidos, compra y recomendación, que actúan de manera coordinada para ofrecer una experiencia de cliente mejorada. Considerado desde una perspectiva temporal, este mismo esquema cooperativo se extiende a lo largo del tiempo y acompaña al usuario a través de todas las fases transaccionales que conforman el proceso de compra.
Arquitecturas Interactivas
En las arquitecturas interactivas orientadas a la competición, los agentes del sistema se enfrentan a situaciones recurrentes de contienda con otros agentes externos de tercera parte. La misión de este tipo de soluciones es lograr que los primeros lleguen a soluciones de consenso favorables para la organización. Un ejemplo claro es el que se representa en este poster, en el que un agente de cliente realiza una solicitud diferida para le reserva de un billete contra el agente de viaje. Como consecuencia, este agente articula un sondeo entre las agencias ofertantes y es la agencia C la que obtiene la oportunidad. Después el agente de viaje se embarca en un regateo bilateral para acordar el mejor precio por el viaje. Y finalmente, el agente de viaje comunica al agente de usuario las condiciones obtenidas y remite todos los recursos vinculados a la transacción.
IA & Plataforma de Ejecución
Cada una de las 4 familias de arquitecturas de Inteligencia Artificial que hemos venido discutiendo en las últimas semanas hacían frente a distintos tipos de problemas empresariales y se centraban en distintos modelos de interacción, ya fueran basados en comandos, señales, consultas o eventos. A este nivel superior una arquitectura de esta naturaleza debería concebirse como un esfuerzo de diseño donde un conjunto de agentes encapsulan modelos de comportamiento inteligente especializados descritos de manera completamente declarativa, proyectiva e intencional. Más que pensar en los agentes como entidades de operación funcional atadas a prescripciones procedimentales se debe pensar en que los agentes representan espacios de responsabilidad capaces de operar con autonomía y poder de decisión en el marco de la arquitectura donde operan para hacer frente a problemas pretendidamente abiertos. Pero, ¿de donde salen esas capacidades asumidas de fabrica? Esa es precisamente la responsabilidad de la plataforma de ejecución subyacente que discutiremos en las próximas semanas.