agente inteligente brenner

Agentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes Inteligentes

Observatorio TecnológicoObservatorio Tecnológico Abril 2003

Antoine’sAntoine’s

Agentes InteligentesAntoine’sAntoine’s

ÍndiceÍndiceDefinición: la academiaDefinición: la academiaUn mensajeUn mensajeDefinición: los clásicosDefinición: los clásicosPerspectiva históricaPerspectiva históricaCaracterizaciónCaracterizaciónTipología (I y II)Tipología (I y II)Sistemas MultiagenteSistemas MultiagenteBúsqueda de informaciónBúsqueda de informaciónComunicaciónComunicaciónUna definición de ontología (I a Una definición de ontología (I a III)III)CoordinaciónCoordinaciónRazonamiento (I y II)Razonamiento (I y II)

Definición: la academiaDefinición: la academiaUn mensajeUn mensajeDefinición: los clásicosDefinición: los clásicosPerspectiva históricaPerspectiva históricaCaracterizaciónCaracterizaciónTipología (I y II)Tipología (I y II)Sistemas MultiagenteSistemas MultiagenteBúsqueda de informaciónBúsqueda de informaciónComunicaciónComunicaciónUna definición de ontología (I a Una definición de ontología (I a III)III)CoordinaciónCoordinaciónRazonamiento (I y II)Razonamiento (I y II)

Un agente BDIUn agente BDIEvolución de la ingeniería software (I y II)Evolución de la ingeniería software (I y II)

Aplicaciones comerciales (I a IV)Aplicaciones comerciales (I a IV)Aplicaciones comerciales: eCommerce (I Aplicaciones comerciales: eCommerce (I

a IV)a IV)Tecnología: el estado del arte (I a VII)Tecnología: el estado del arte (I a VII)Aplicaciones comerciales: SRM (I y II)Aplicaciones comerciales: SRM (I y II)

Interés para el banco (I a III)Interés para el banco (I a III)EstandarizaciónEstandarización

Estandarización: consorcios Estandarización: consorcios internacionalesinternacionales

Estandarización: EE.UU.Estandarización: EE.UU.Estandarización: UEEstandarización: UE

Un agente BDIUn agente BDIEvolución de la ingeniería software (I y II)Evolución de la ingeniería software (I y II)

Aplicaciones comerciales (I a IV)Aplicaciones comerciales (I a IV)Aplicaciones comerciales: eCommerce (I Aplicaciones comerciales: eCommerce (I

a IV)a IV)Tecnología: el estado del arte (I a VII)Tecnología: el estado del arte (I a VII)Aplicaciones comerciales: SRM (I y II)Aplicaciones comerciales: SRM (I y II)

Interés para el banco (I a III)Interés para el banco (I a III)EstandarizaciónEstandarización

Estandarización: consorcios Estandarización: consorcios internacionalesinternacionales

Estandarización: EE.UU.Estandarización: EE.UU.Estandarización: UEEstandarización: UE


Definición: la academiaDefinición: la academia

Si buscamos la definición de agente en el DRAE, podemos encontrar cosas Si buscamos la definición de agente en el DRAE, podemos encontrar cosas como estascomo estas

“Que obra o tiene virtud de obrar; persona o cosa que produce un efecto; persona que obra con poder de otra.”“Un agente es una entidad que percibe o actúa sobre un

entorno (de forma razonada)”

Si buscamos la definición de agente en el DRAE, podemos encontrar cosas Si buscamos la definición de agente en el DRAE, podemos encontrar cosas como estascomo estas

“Que obra o tiene virtud de obrar; persona o cosa que produce un efecto; persona que obra con poder de otra.”“Un agente es una entidad que percibe o actúa sobre un

entorno (de forma razonada)”


Un mensajeUn mensaje

"[...] Agents are here to stay, not least because of their diversity, their wide range of applicability and the broad spectrum of

companies investing in them. As we move further and further into the information age, any information-based organisation which

does not invest in agent technology may be committing commercial hara-kiri."

"[...] Agents are here to stay, not least because of their diversity, their wide range of applicability and the broad spectrum of

companies investing in them. As we move further and further into the information age, any information-based organisation which

does not invest in agent technology may be committing commercial hara-kiri."

Hyacinth S. Nwana in “Hyacinth S. Nwana in “Software Agents: An Overview”. Intelligent Systems Research AA&T, BT Laboratories, Ipswich, United Kingdom, 1996. http://www.cs.umbc.edu/agents/papers/ao.ps


Definición: los clásicos Definición: los clásicos

[Brenner][Brenner]

“Un agente software inteligente es un programa que puede realizar tareas específicas para un usuario y posee un grado de inteligencia suficiente para ejecutar parte de sus tareas de forma autónoma y para interactuar con su

entorno de forma útil”

[Russell&Norvig][Russell&Norvig]

“Un agente es cualquier entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante efectores. Un agente es racional cuando

realiza la mejor acción posible a partir de los datos percibidos”

[Wooldridge][Wooldridge]

Un agente inteligente es un sistema (hardware o software) situado en un determinado entorno, capaz de actuar de forma autónoma y razonada en

dicho entorno para conseguir unos objetivos”

[Brenner][Brenner]

“Un agente software inteligente es un programa que puede realizar tareas específicas para un usuario y posee un grado de inteligencia suficiente para ejecutar parte de sus tareas de forma autónoma y para interactuar con su

entorno de forma útil”

[Russell&Norvig][Russell&Norvig]

“Un agente es cualquier entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante efectores. Un agente es racional cuando

realiza la mejor acción posible a partir de los datos percibidos”

[Wooldridge][Wooldridge]

Un agente inteligente es un sistema (hardware o software) situado en un determinado entorno, capaz de actuar de forma autónoma y razonada en

dicho entorno para conseguir unos objetivos”


Perspectiva Histórica Perspectiva Histórica

Siglo XVIII: realimentación mecánica para el control de máquinas de vapor

La década de1930 se caracteríza por la popularización de la cibernética a raiz de la publicación, en 1928, del clásico de N. Wiener que acuño el término (‘Cybernetics’); ya se dispone de un modelo matemático analógico (en tiempo contínuo) para el problema del control.

En la década de 1950 la capacidad para representar simbólicamente aspectos del mundo real, es un requisito (Physical symbol systems hypothesis [Simon y Newell]) para hablar de comportamiento inteligente; que se identifica con la utilización del razonamiento lógico explícito para decidir qué hacer

En la segunda mitad de la década de 1980, los problemas con el razonamiento simbólico llevan al desarrollo de agentes reactivos.

A partir de 1990 empiezan a aparecer arquitecturas híbridas estratificadas (por capas).


Caracterización Caracterización

Hay una serie de propiedades que se asocian al concepto de agente:

Autonomía:Autonomía: capacidad para actuar por cuenta propia.Inteligencia:Inteligencia: incorporación de cierta lógica cerrada, o entendida como función adaptable al entorno (capacidad de aprendizaje).Reactividad/Proactividad:Reactividad/Proactividad: los sucesos que tienen lugar en el entorno pueden desencadenar una acción; o bien el propio agente puede tener la iniciativa, y desencadenar una acción como consecuencia de una decisión propia.Sociabilidad:Sociabilidad: capacidad para comunicarse con otros agentes, sistemas o personas.Cooperación:Cooperación: capacidad para asociarse con otros agentes para la consecución de sus objetivos.Movilidad:Movilidad: capacidad para desplazarse a sistemas remotos, para el acceso a recursos, para llevar a cabo ciertas tareas, o para colaborar con otros agentes


Tipología (I) Tipología (I) Hay muchas formas de combinar las propiedades que hemos establecido como características de los agentes; dependiendo de en cuáles se haga mayor énfasis, obtendremos una clasificación diferente. A pesar de que cada una de ellas será, hasta cierto punto al menos, tendenciosa, optaremos por adoptar una más o menos aceptada; en este caso la de Nwana.En base a sus trabajos teóricos en los laboratorios de BT, propone tres características básicas, y

una clasificación inicial en base a ellas.

Knowledge Engineering Review, Vol. Knowledge Engineering Review, Vol. 1111, No 3, pp. 205-244, October/November 1996, No 3, pp. 205-244, October/November 1996


Tipología (y II) Tipología (y II)

En un artículo ya clásico, Nwana propone limitar el espacio multidimensional de los tipos de agentes a las aplicaciones que por la época se conocían o se podían vislumbrar, dando como resultado una clasificación, que nos puede servir para poner un poco de orden en nuestros esfuerzos de investigación en este terreno.

Knowledge Engineering Review, Vol. Knowledge Engineering Review, Vol. 1111, No 3, pp. 205-244, October/November 1996, No 3, pp. 205-244, October/November 1996


Sistemas Multiagente Sistemas Multiagente

Dada la evolución que ha seguido la sociedad de la información, e Internet como entorno natural para el desarrollo de toda una nueva clase de relaciones, en base a multitud de nuevos servicios, podemos vislumbrar “claramente” un escenario, que puede ser la Internet de nueva generación, integrada con entornos de 3G y 4G, donde las relaciones “sociales” y “económicas” tengan lugar entre agentes inteligentes, en los que los usuarios hayan delegado cada vez más funciones.

En ese escenario surgen una serie de cuestiones que tocan muy de cerca al desarrollo de esta tecnología: la búsqueda de información, la comunicación, cooperación y coordinación entre agentes, las capacidades de razonamiento y aprendizaje de los mismos y la seguridad y monitorización de las interacciones entre esos agentes.

Hay toda una serie de tecnologías relacionadas cuya evolución se debe contemplar dentro del mismo marco: Web Services, Semantic Web, Ontologías, Agentes Inteligentes e incluso Grid Computing.


Búsqueda de Información Búsqueda de Información

Los agentes deben aprenderaprender a encontrar fuentes de información en entornos abiertos, como Internet.

Deben decidirdecidir qué fuentes han sido modificadas, y cuáles han dejado de ser válidas.

Deben adaptarseadaptarse a los cambios que puedan sufrir los servicios a los que acceden.

La búsqueda se puede seguir haciendo con un grado considerable de intervención por parte del usuario; se pueden utilizar agentes de interfaz, o simples facilitadores.


Comunicación Comunicación

En un entorno de convergencia, parece claro que se seguirán intercambiando paquetes sobre TCP/IP.

La estructura de los mensajes intercambiados sí se verá afectada por el desarrollo de lenguajes para la comunicación entre agentes (Agent Communication Languages, ACL) como el KQML, o el FIPA-ACL.

De la misma manera, el contenido de los mensajes estará afectado por el desarrollo de ontologías y de lenguajes específicos como el KIF (Knowledge Interchange Format), o el FIPA-SL.

Evidentemente, los aspectos referidos aquí no son independientes: un ACL estará integrado por un protocolo (KQML), un formato de intercambio (KIF) y un conjunto de ontologías. Al final un mensaje ACL será una expresión KQML, cuyos argumentos son términos o sentencias KIF que pertenecerán a un vocabulario (ontología en un sentido más amplio).


Una definición de Ontología (I)Una definición de Ontología (I) Una definición de Ontología (I)Una definición de Ontología (I)

En el diccionario, esEn el diccionario, es““la rama de la metafísica que estudia la naturaleza de la existencia”la rama de la metafísica que estudia la naturaleza de la existencia”

En el diccionario, esEn el diccionario, es““la rama de la metafísica que estudia la naturaleza de la existencia”la rama de la metafísica que estudia la naturaleza de la existencia”

En el mundo real, se puede considerar como una entidad En el mundo real, se puede considerar como una entidad computacional, y “no ha de ser considerada como una entidad natural computacional, y “no ha de ser considerada como una entidad natural

que se descubre, sino como recurso artificial que se crea” (Mahesh que se descubre, sino como recurso artificial que se crea” (Mahesh 1996). Una ontología establece un entendimiento común y compartido 1996). Una ontología establece un entendimiento común y compartido

de un dominio, que puede comunicarse entre personas y sistemas de un dominio, que puede comunicarse entre personas y sistemas (computacionales)(computacionales)


Una definición de Ontología (II)Una definición de Ontología (II) Una definición de Ontología (II)Una definición de Ontología (II)

La definición más aceptada es la de GruberLa definición más aceptada es la de Gruber"a "a formalformal, , explicitexplicit specification of a specification of a sharedshared conceptualizationconceptualization".".

ConceptualizaciónConceptualización se refiere a un modelo abstracto de algún fenómeno del mundo, se refiere a un modelo abstracto de algún fenómeno del mundo, del que se identifican los conceptos que son relevantes; del que se identifican los conceptos que son relevantes; explícitoexplícito hace referencia a la hace referencia a la necesidad de especificar de forma consciente los distintos conceptos que conforman necesidad de especificar de forma consciente los distintos conceptos que conforman una ontología,una ontología, formal formal indica que la especificación debe representarse por medio de indica que la especificación debe representarse por medio de un lenguaje de representación formalizado; y un lenguaje de representación formalizado; y compartidacompartida refleja que una ontología refleja que una ontología

debe, en el mejor de los casos, dar cuenta del conocimiento aceptado (como mínimo, debe, en el mejor de los casos, dar cuenta del conocimiento aceptado (como mínimo, por el grupo de personas que deben usarla)por el grupo de personas que deben usarla)


Una definición de Ontología (y III)Una definición de Ontología (y III) Una definición de Ontología (y III)Una definición de Ontología (y III)

Según WeigandSegún Weigand““An ontology is a database describing the concepts in the world or An ontology is a database describing the concepts in the world or

some domain, some of their properties and how the concepts some domain, some of their properties and how the concepts relate to each other”.relate to each other”.

Por tanto, aunque en filosofía una ontología es una explicación sistemática de la Por tanto, aunque en filosofía una ontología es una explicación sistemática de la Existencia, en los sistemas basados en el conocimiento, lo que existe es exactamente Existencia, en los sistemas basados en el conocimiento, lo que existe es exactamente

lo que se puede representar, y lo que se representa, mediante un formalismo lo que se puede representar, y lo que se representa, mediante un formalismo declarativo, se conoce con el nombre de Universo del Discurso (UoD, declarativo, se conoce con el nombre de Universo del Discurso (UoD,

conceptualmente muy relacionado con el diseño de BBDD). El UoD de una ontología conceptualmente muy relacionado con el diseño de BBDD). El UoD de una ontología es el conjunto de objetos que están representados en ella y sobre los cuales se es el conjunto de objetos que están representados en ella y sobre los cuales se

puede hablar y razonar.puede hablar y razonar.


Coordinación CoordinaciónCuando pretendemos que la interacción entre agentes produzca un resultado mensurable, es evidente que tendremos determinados criterios de eficienciacriterios de eficiencia que debemos ser capaces de valorar.

En un entorno multiagente, parece claro que se establecerán dependenciasdependencias entre las acciones de los distintos agentes. Necesitaremos una función de coordinación que nos proporcione algún mecanismo de control sobre esas dependencias.

Necesitaremos, de la misma forma, controlar los recursos y la información información compartidacompartida en esos sistemas.

Tendremos restricciones globales de tiemporestricciones globales de tiempo que afecten al funcionamiento del sistema.

En definitiva, se trata de prevenir estados de “anarquía”; a no ser que interese, en un sistema caótico, promover la aparición de comportamientos emergentes.

Se suele distinguir, dentro de la coordinación, si esta es cooperativa (centralizada o distribuida) o competitiva en cuyo caso, suele desencadenar lo que se conoce como negociación, que fructifica en una decisión, o en un contrato (modelo institucional).


Razonamiento (I) Razonamiento (I)

Se apoya, necesariamente, en un modelo de conocimiento, no de información. Se trata de aplicar, sobre una representación del conocimientoconocimiento, algún modelo que nos permita realizar inferenciasinferencias sobre el mismo.

Russell y Norvig definen un Agente Racional de la siguiente forma:

““para una determinada secuencia perceptual, un agente racional para una determinada secuencia perceptual, un agente racional ideal debería realizar la acción que se espera que maximice una ideal debería realizar la acción que se espera que maximice una

determinada utilidad, sobre la base de la evidencia proporcionada determinada utilidad, sobre la base de la evidencia proporcionada por la secuencia y el conocimiento incorporado que el agente por la secuencia y el conocimiento incorporado que el agente

posea”posea”

Los modelos clásicos de razonamiento (basados en el conocimiento o en medidas de la certidumbre), suelen considerar una base de base de conocimientoconocimiento, que incorpora una serie de hechoshechos y reglasreglas, de los cuales se valdrá un “motor” de inferencias“motor” de inferencias para generar lo que se conoce como sistema de explicaciónsistema de explicación.


Razonamiento (y II) Razonamiento (y II)

En ocasiones, la capacidad de razonamiento de un agente se expresa en base a un modelo conocido como BDI (Beliefs, Desires, Intentions). Se apoya en la definición de tres dimensiones, creencias, objetivos (deseos) e intenciones.

Creencias:Creencias: conjunto de proposiciones que el agente acepta como verdaderas. Es lo que el agente conoce del mundo.

Deseos:Deseos: conjunto de propiedades que el agente desea que sean verdaderas, aunque actualmente no forman parte de sus creencias.

Intenciones:Intenciones: conjunto de acciones planificadas por agente, para llegar a un estado deseado.

Reproducimos a continuación la representación de este esquema, adaptada de Wooldridge en “Reasoning about Rational Agents”


Un agente BDI Un agente BDI

Ser humanoSer humano

CreenciasCreenciasPercepción del mundo realPercepción del mundo real

ConocimientoConocimiento

ObjetivosObjetivosMetasMetasDeseosDeseos

Experiencia AcumuladaExperiencia AcumuladaComportamientosComportamientos

Agente InteligenteAgente Inteligente

CreenciasCreenciasBase de conocimiento Base de conocimiento

construida a base construida a base percepciones del mundo percepciones del mundo

realreal DeseosDeseosObjetivos

ComportamientosComportamientosPlanes precompilados

IntencionesIntencionesPlanes que

actualmente se encuentran en ejecución

Motor de Motor de ejecuciónejecución


Evolución de la Ingeniería Software (I) Evolución de la Ingeniería Software (I) Tecnológicamente, hemos visto como esto supone un paso más en la evolución que se ha seguido en el mundo del diseño y el desarrollo. En la ilustración siguiente podemos

ver cómo hemos ido creciendo en el nivel de abstracción a lo largo del tiempo. La única matización, que sí nos gustaría hacer, es el hecho de que, en la figura, no se

representa el paso por una etapa orientada a componentes que, en parte es la base de algunas plataformas de desarrollo que se utilizan en aplicaciones actuales de agentes.


Evolución de la Ingeniería Software (y II) Evolución de la Ingeniería Software (y II) Hoy, en un mundo OO (Object Oriented) se adoptan básicamente tres

enfoques a la hora del desarrollo de soluciones basadas en agentes. Desde el punto de vista FÍSICO se aborda el problema pensando en los

componentes “físicos” de los objetos. Desde un punto de vista de DISEÑO se piensa en la función de esos objetos; y desde un punto de vista

INTENCIONAL se piensa en los objetos como agentes racionales (en el sentido antes descrito del modelo BDI). Y es este punto de vista el que

representa el paso a un nuevo “paradigma” AO (Agent Oriented)


Aplicaciones comerciales (I) Aplicaciones comerciales (I) La tecnología de Agentes Inteligentes ha pasado mucho tiempo en los

laboratorios de investigación de numerosos instituciones académicas. Es uno de esos temas clásicos que han excitado la imaginación de grandes sectores

de la comunidad científica, y de muchos intelectuales a lo largo de la historia, la inteligencia artificial. En concreto los agentes software surgen del

renacer a finales del siglo pasado de esa disciplina, que entronca con la robótica.

Desde mediados de los años 1990, muchos autores se plantean el desarrollo de productos comerciales, con verdaderas aplicaciones en el desarrollo del

negocio en empresas de verdad, con necesidades reales. La gente se empieza a plantear su introducción en escenarios de eCommerce, pensando

en cómo los usuarios podrían delegar tareas cada vez más complejas en entidades virtuales que les representen en la Red. En este sentido se

identifica el sector financiero como uno de los principales interesados en las potencialidades de esta tecnología. Otras ideas que se han planteado son su utilización como elementos de monitorización en redes de suministro, como las de las Utilities, las Telcos, o redes de transporte en servicios de logística

para la gestión de flotas.


Aplicaciones comerciales (II) Aplicaciones comerciales (II) ¿Dónde puede esta tecnología, aportar algún valor a las empresas?¿Dónde puede esta tecnología, aportar algún valor a las empresas?

En la mejora de la experiencia de usuario ¿Cómo?¿Cómo? Simplificando la relación entre la empresa y el cliente final. El cliente siempre percibirá como

beneficiosa cualquier tecnología que le permita un ahorro de tiempo, dinero y dificultades a la hora de interactuar con los servicios que le ofrece

cualquier proveedor.

Rapidez, agilidad, flexibilidad son atributos que la empresa sabe valorar en un entorno en que las oportunidades, las prioridades y la disponibilidad de

recursos son esencialmente cambiantes.

La eficiencia de los costes asociados al software. Cuando se invierte en una arquitectura software, se valora muy positivamente la rapidez y facilidad con

que se pueden introducir cambios, así como la capacidad de la solución adoptada para mantener su grado de complejidad, según crecen los

requisitos o la dimensión del problema (lo que se suele expresar como “una solución que escale bien”)


Aplicaciones comerciales (III) Aplicaciones comerciales (III) En un congreso reciente, el ATC 2003, que tuvo lugar en Barcelona, un

representante de IBM hacía la siguiente disquisición. Aceptando que la tecnología de agentes NO es la solución definitiva a todos nuestros problemas,

¿Para qué son “buenos” los Agentes?¿Para qué son “buenos” los Agentes?

Son “buenos” para sistemas...

... que tengan muchos componentes... de naturaleza distribuida

... que exhiban un comportamiento dinámico... que manejen grandes cantidades de información, procedentes de fuentes muy

diversas... que requieran un cierto nivel de autonomía


Aplicaciones comerciales (y IV) Aplicaciones comerciales (y IV) La definición de dominios de aplicación para esta tecnología se puede plantear en términos de las tres características básicas que apuntaba Nwana, clasificando las

tareas que se le pueden delegar, según cada una de las dimensiones. Una forma de ilustrarlo puede ser la siguiente, identificando la capacidad de apredizaje con la

inteligencia (medida como grado de sobrecarga informativa), la cooperación como grado de colaboración (una medida de la complejidad), y la autonomía medida según

el nivel de delegación de tareas.


Aplicaciones comerciales: eCommerce (I) Aplicaciones comerciales: eCommerce (I)

La visión es la de un escenario en el que todas las partes implicadas automatizan sus relaciones mediante agentes.

Tendremos vendedores (seller agents, SA) compradores (buyer agents, BA) y mediadores (middle agents, MA)

Los agentes estarán integrados en servidores, estaciones de trabajo, PC de escritorio, PDAs, portátiles, teléfonos móviles... En general, en todo tipo de sistemas; en la propia red tendremos agentes móviles.

Se les delegarán tareas de complejidad creciente:búsqueda de información, compras, contratación de servicios, negociación de

términos contractuales...Podrán razonar en términos de la maximización de alguna función de

utilidad o de coste (operativa)El impacto más importante se espera en la reducción de los costes

de transacción.


Aplicaciones comerciales: eCommerce (II) Aplicaciones comerciales: eCommerce (II)

CooperaciónAsociaciónCoalición

Búsqueda, Mediación

MarketplaceMarketplace

InfraestructuraInfraestructuraSeguridad, Privacidad

Medios de PagoRegistro

Catalogación, BúsquedaConfianzaMediación

Alojamiento

MAMA MAMA

MAMA

SASA

SASA

Cooperación

Búsqueda

RegistroCatalogación

Mediación

BABA

BABA

SASA BABA

Negociación, contratación, transacción


Aplicaciones comerciales: eCommerce (III) Aplicaciones comerciales: eCommerce (III)

La realidad es que la adopción de esta tecnología está siendo muy lenta. Las soluciones que han tenido cierto éxito se basan en la implementación de

agentes de usuario. La mayoría de los despliegues son sistemas de agentes basados en plataforma: los agentes de usuario se van a “vivir” en un

servidor, donde se ha implementado cierto proceso de negocio; mientras que el usuario se queda con una interfaz de visualización y control sobre el

agente que lo “representa” (es lo que, de alguna forma, intenta rtepresentar la figura). Además los agentes comerciales existentes se utilizan

principalmente para la extracción de información y en transacciones comerciales muy simples. Un ejemplo (aunque sacado de contexto) podría ser el PA-Fred de Net Dynamics: en este caso, no sustituye un sistema C/S

sino que automatiza la interacción de usuarios geográficamente distribuidos que utilizan herramientas ‘stand alone’ para la planificación y la

comunicación, sin elementos de coordinación propiamente dichos.


Aplicaciones comerciales: eCommerce (y IV) Aplicaciones comerciales: eCommerce (y IV)

Algunas de las razones que se apuntan para la lenta adopción de esta tecnología son:La ralentización en el desarrollo de las tecnologías Web: hay ciertos aspectos relacionados con la Web Semántica y los Web Services, como la seguridad, que no resultan triviales.

En los entornos B2B se les supone en un estadio evolutivo que no es el más adecuado – el despliegue de soluciones de infraestructura – y se supone que la tecnología de agentes tendrá su momento en una etapa posterior.

En los entornos B2C, escenario original que se ha planteado, nos encontramos con muchas consideraciones jurídicas y de seguridad a la hora de pensar en un escenario práctico; aunque ayudan mucho iniciativas como Diffuse o Agentcities.No debemos olvidar las cuestiones psico-sociales y culturales. La delegación de tareas sobre una entidad software, un agente, que se supone que tendrá capacidad suficiente para tomar decisiones financieras ( ode otra índole) en nuestro nombre no es una idea que, a priori, sea fácil de vender al usuario medio del canal Internet.


Tecnología: el estado del arte (I) Tecnología: el estado del arte (I)

iSOCOiSOCO

Semantic WebSemantic Web

• Aspectos más prometedoresAspectos más prometedores

- De la búsqueda de palabras clave, se pasa a la búsqueda de conceptos.- Pasamos de la extracción de información (proceso) a la respuesta de preguntas (conversación).- De la corrección sintáctica y semántica a la coherencia.- Nos acercamos al lenguaje natural como canal para la interacción con los sistemas.- Disponemos de una capa “abierta” de semántica, comprensible para agentes de terceros.

• Limitaciones que se plantean actualmenteLimitaciones que se plantean actualmente

- El proceso por el que se adjuntan los metadatos a los contenidos, tiene cierta componente manual (visible al usuario), y eso “no escala”.

• Desafíos que se están afrontandoDesafíos que se están afrontando

- El desarrollo de ontologías puede llevar a la automatización de esos procesos de “anotación” de los metadatos, ocultando completamente el proceso al usuraio.- La seguridad y la confianza son servicios claramente interrelacionados, y omnipresentes siempre que se habla de alguna tecnología relacionada con la Web


Tecnología: el estado del arte (II) Tecnología: el estado del arte (II)

iSOCOiSOCO

Web ServicesWeb Services


- Las aplicaciones de negocio pueden hablar entre ellas, aprovechando una infraestructura abierta con un coste marginal practicamente nulo y que ya está desplegada.- Podemos componer nuevos sistemas y servicios apartir de aplicaciones distribuidas ya existentes.- Desde el punto de vista filosófico, se puede adoptar una visión de diseño “orientado a servicios” como paradigma para suceder formalmente a la orientación a objetos, o el diseño basado en componentes; o podemos adoptar la visión de una red de sistemas distribuidos que hablan un idioma nuevo, “Web Services”.


- Los sistemas distribuidos intercambian datos; pero aun no saben lo que significan.- La comunicación se sigue quedando en un nivel bajo (no se pasa de la corrección sintáctica).- Todavía hay personas implicadas en la configuración de esos sistemas.

• Desafíos que se están afrontandoDesafíos que se están afrontando

- Automatización del proceso de “descubrimiento” de los servicios en la Web, y su orquestación a nivel de negocio.


Tecnología: el estado del arte (III) Tecnología: el estado del arte (III)

iSOCOiSOCO

Agentes InteligentesAgentes Inteligentes


- Ya no es necesario que las “personas” realicen esa desagradecida labor de “espigado” de información en la red de redes, exponiéndose a los temibles traumas de los procesos de infoxicación; tenemos agentes software para asumir esa labor.- Del método pregunta/respuesta pasamos a una actitud más inteligente de delegación de tareas.- Podremos realizar una agregación y presentación consistente de contenidos distribuidos.


- La representación de los contenidos deberá estar claramente definida.- Los perfiles de usuario que se manejan, aun habiéndose enriquecido en su contenido y su gestión, no dejan de resultar pobres desde un punto de vista de negocio.

Desafíos que se están afrontandoDesafíos que se están afrontando

- Es evidente las sinergias que surgen con la Web semántica; y es en la explotación de esos contenidos donde reside uno de los valores más importantes de esta tecnología.


DatosDatosDelDel

ServicioServicio

DatosDatosDelDel

ServicioServicio

DatosDatosDelDel

ServicioServicio

ImplementaciónImplementación

Entorno de desarrollo/ejecuciónEntorno de desarrollo/ejecución(C,C#, J2EE, .NET, …)(C,C#, J2EE, .NET, …)

… … otras interfaces …otras interfaces …(opcional)(opcional)

Interfaces EstándarInterfaces EstándarNotificaciónNotificaciónAutorizaciónAutorización

CreaciónCreaciónRegistroRegistroGestiónGestión

ConcurrenciaConcurrencia++

InterfacesInterfaces para paraAplicaciones Aplicaciones específicasespecíficas

GridServiceGridServiceAcceso a los datos del sercioAcceso a los datos del sercio

Destrucción (explícita)Destrucción (explícita)Vida del servicioVida del servicio

Mantenimiento del estado (Soft-Mantenimiento del estado (Soft-state)state)

Enlace (Bind)Enlace (Bind)Invocación fiableInvocación fiable(Autenticación)(Autenticación)

Tecnología: el estado del arte (IV) Tecnología: el estado del arte (IV)

Grid Services = Interfaces + Datos del Grid Services = Interfaces + Datos del ServicioServicio


Tecnología: el estado del arte (V) Tecnología: el estado del arte (V)

• Cognitive GridCognitive Grid = Grid Services + Ontologies + Knowledge Driven Services

• Ejemplos– Búsqueda de correspondencias y coincidencia de patrones– Composición de servicios basada en conocimiento– Planificación de alto nivel– Descubrimiento de recursos– Provisión de servicio basado en conocimiento

• Semantic GridSemantic Grid = Grid Services + Knowledge• Service DomainsService Domains = conjuntos de servicios Web, que se

agrupan bajo una función de concentración y varios servicios suplementarios para ofrecer una interfaz de entrada común.


Tecnología: el estado del arte (VI) Tecnología: el estado del arte (VI)

• Se extiende la utilización de entornos basados en estándares para el acceso a las aplicaciones que ofrecen sus servicios en la Web.– Esfuerzos de estandarización por parte del W3C, y

fabricantes con peso específico como Microsoft, IBM o Sun

– WSDLWSDL Web Services Description Language– Interface Definition Language (IDL) para Web Services

• SOAPSOAP Simple Object Access Protocol– XML-based RPC protocol; common WSDL target

• WS-Inspection (WSIL)WS-Inspection (WSIL)– Incluye convenciones para la localización y la

descripción de los servicios• UDDIUDDI Universal Description, Discovery, & Integration

– Directorio para Web Services


Tecnología: el estado del arte (y VII) Tecnología: el estado del arte (y VII)

Extensión de los Web Services con la adición de la necesaria Extensión de los Web Services con la adición de la necesaria semántica: descripción de los servicios (semántica: descripción de los servicios (DAML-SDAML-S) e inclusión de las ) e inclusión de las

ontologías (ontologías (DAML+OILDAML+OIL))


Aplicaciones Comerciales: SRM (I) Aplicaciones Comerciales: SRM (I)

Un escenario de aplicación, más cercano a los sistemas, es la gestión de recursos de almacenamiento (SRM, Storage Resources

Management). Es un escenario que se ha planteado IBM, y en el que ha tenido más éxito que con el eCommerce.

El escenario se construye en un entorno de almacenamiento distribuido (NAS/SAN) en el que cada componente tiene asociado un

agente inteligente. La tarea básica de estos agentes sería monitorizar el funcionamiento de esos dispositivos, analizar los estadísticos obtenidos, elaborar informes y comunicarlos a los administradores; el valor añadido de la inteligencia está en el reconocimiento de problemas, la gestión automatizada de la

resolución de los mismos y la interacción con otros agentes de dispositivo para mantener la coherencia del sistema de

almacenamiento.La situación de partida es un escenario donde la mayoría de los

sistemas de almacenamiento ya utilizan agentes, pero que se limitan a monitorizar los dispositivos y elaborar informes; el análisis de los

datos y la comunicación con los administradores se lleva a cabo normalmente con otras plataformas; y no se contempla la

automatización de la solución de problemas


Aplicaciones Comerciales: SRM (y II) Aplicaciones Comerciales: SRM (y II)

No es un escenario exento de problemas: los agentes para SRM no son fáciles de implementar; en muchas ocasiones deben modificarse

para que encajen con el modelo de datos específico de algún componente; además deben ser lo suficientemente ligeros como

para que su impacto en el rendimiento del dispositivo donde van a residir sea mínimo. Pero a diferencia de las aplicaciones de

eCommerce, se trata de problemas que, con los últimos esfuerzos de la SNIA (Storage Networking Industry Association), como son CIM

(Common Information Model) y WBEM (Web-Based Enterprise Management), enmarcados dentro de su iniciativa SNI, quedarán en

gran parte superados.


Interés para el banco (I) Interés para el banco (I)

Uno de los escenarios más “apetecibles” para un despliegue masivo de agentes es el sector financiero. Lo realmente apetecible, es el

universo de posibilidades que se abre ante la visión de un escenario totalmente abierto, como el que planteaba bajo el epígrafe de

‘Aplicaciones Comerciales: eCommerce’, en el que teníamos a todos los actores implicados en un entorno transaccional delegando sus

tareas cotidianas en entidades software capaces de aprender y llegar a constituir una imagen virtual de su personalidad, reflejando

fielmente su manera de actuar en el mundo real.

Ante esa visión idealizada, y posiblemente fuera de contexto, tenemos que poner los pies en la tierra y pensar que necesitamos plataformas de desarrollo verdaderamente operativas; así como

algún tiempo para que maduren algunas tecnologías “emergentes” que se han constituido en catalizadores del verdadero potencial de los agentes software, como pueden ser la semántica en la Web, las

ontologías, los servicios Web, e incluso el Grid Computing.


Interés para el banco (II) Interés para el banco (II)

Los actores del sector financiero tienen mucho que decir al respecto del desarrollo de la tecnología de agentes; tienen los canales y al

público objetivo. A ellos les va a tocar imaginar aplicaciones y argumentos de venta convincentes, de tal forma que el usuario venza su natural reticencia a delegar cualquier tarea que afecte

directamente a sus finanzas en una “cosa” que suene a máquina, y que se asocia directamente con un entorno “inseguro” e “incierto”

como La Red. Hay proyectos de investigación abiertos en el entorno de los programas marco de la UE donde se desarrollan inicativas con el objetivo de probar diferentes servicios y arquitecturas de agentes, cuyo seguimiento y realimentación aportaría beneficios en términos

de visibilidad, además de suponer una fuente para la función de vigilancia tecnológica.

Otra línea que se puede seguir es la adopción de soluciones basadas en tecnología de agentes en áreas de tecnología en lo referente a la gestión de los recursos de la propia plataforma tecnológica del banco

(e.g. El escenario de SRM propuesto por IBM)


Interés para el banco (y III) Interés para el banco (y III)

Se puede avanzar en líneas más atrevidas, como puede ser participar de la experiencia en sectores industriales más

familiarizados con esta tecnología, como las Telcos, o las Utilities. Se podría pensar en sistemas de gestión de SLAs basados en agentes; un terreno que albergará el crecimiento de la externalización de las

TIC que se vive hoy en todos los sectores económicos.

No hay que olvidarse de que una de las áreas que se plantean como potencial beneficiaria del desarrollo de la tecnología de agentes, es la de BPA. Los últimos esfuerzos de estandarización en el mundo de

los sistemas de BPM, con la aparición del BPML, o el BPEL4WS (adoptado

recientemente por SAP para su sistema de Workflow) auguran el inicio de una nueva etapa en la evolución del eBusiness. Procesos

como el ERP, SCM y CRM se beneficirían del potencial de esta tecnología.


Estandarización Estandarización

• Procedimiento formalProcedimiento formal de estandarización pasando por organizaciones como ISO, ANSI o el propio IEEE. Casi todo el mundo coincide en que es la mejor opción; pero se quejan al mismo tiempo del exceso de burocracia que los rodea. Actualmente no se conocen esfuerzos de estandarización en el terreno de los agentes.• Consorcios InternacionalesConsorcios Internacionales, normalmente constituidos como instituciones sin ánimo de lucro que se dedican a promocionar determinada tecnología en un sector concreto. Los estándares se aprueban en base al acuerdo de los socios (luego son estándares de jure). Ejemplos pueden ser el OMG, ATM Forum o FIPA.• Proyectos financiados y patrocinados por organizaciones concretas. Tales proyectos suelen tener una planificación, con unos horizontes temporales, unos hitos y unos entregables bien definidos (e.g. DARPA, EUROSCOM).• Estándares sectorialesEstándares sectoriales que surgen de la cooperación y el acuerdo de ciertos actores de especial relevancia, y que fructifican en alguna especificación que se convierte en estándar de facto. El éxito de los mismos se apoya fundamentalmente en el peso de sus partidarios (e.g. MPEG, VHS)


Estandarización: consorcios internacionales Estandarización: consorcios internacionales

Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA)Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA)www.fipa.orgwww.fipa.org

OMG Agent Special Interest Group (Agent SIG)OMG Agent Special Interest Group (Agent SIG)http://www.objs.com/agent/index.htmlhttp://www.objs.com/agent/index.html

Holonic Manufacturing Systems (HMS) ConsortiumHolonic Manufacturing Systems (HMS) Consortiumhms.ifw.uni-hannover.dehms.ifw.uni-hannover.de


Estandarización: EE.UU. Estandarización: EE.UU.

Control of Agent-Based System (CoABS)Control of Agent-Based System (CoABS)coabs.globalinfotek.com/coabs.globalinfotek.com/

DARPA Agent Markup Language (DAML)DARPA Agent Markup Language (DAML)www.daml.orgwww.daml.org

Java Agent Services (Sun JSR 000087)Java Agent Services (Sun JSR 000087)www.java-agent.orgwww.java-agent.org


Estandarización: UE Estandarización: UE

AgentLinkAgentLinkwww.agentlink.orgwww.agentlink.org

Methodology for Engineering Systems of Software AGEnts Methodology for Engineering Systems of Software AGEnts (MESSAGE)(MESSAGE)

www.eurescom.de/~public-webspace/P900-series/P907/www.eurescom.de/~public-webspace/P900-series/P907/index.htmindex.htm

Communications Management Process Integration Using Communications Management Process Integration Using Software AgentsSoftware Agents

http://www.eurescom.de/~public-webspace/P800-series/http://www.eurescom.de/~public-webspace/P800-series/P815/web/index.htmP815/web/index.htm

Mobile agents and their applicability to service and network Mobile agents and their applicability to service and network managementmanagement

www.eurescom.de/Public/Projects/p700-series/P712/www.eurescom.de/Public/Projects/p700-series/P712/P712.htmP712.htm

Agents in NIMISAgents in NIMIScollide.informatik.uni-duisburg.de/Projects/nimis/collide.informatik.uni-duisburg.de/Projects/nimis/

Competitive Agents in CASBACompetitive Agents in CASBAwww.casba-market.orgwww.casba-market.org

AgentCitiesAgentCitieswww.agentcities.orgwww.agentcities.org

agente inteligente brenner

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