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Dall'autonomia all'intelligenza distribuita
Prima che il termine agente software entrasse a far parte della corrente corrente, le prime ricerche informatiche esploravano l'idea di entità digitali autonome, ossia sistemi in grado di agire in modo indipendente, reagire agli input e prendere decisioni sulla base di regole o obiettivi interni. Queste prime idee gettarono le basi concettuali per quello che sarebbe diventato il paradigma degli agenti. (Per una cronologia storica, consultate la sezione L'evoluzione degli agenti software più avanti in questa guida.)
Primi concetti di autonomia
La nozione di macchine o programmi che agiscono indipendentemente dagli operatori umani affascina i progettisti di sistemi da decenni. I primi lavori nel campo della cibernetica, dell'intelligenza artificiale e dei sistemi di controllo hanno esaminato come il software potesse esibire un comportamento autoregolante, rispondere dinamicamente ai cambiamenti e funzionare senza la continua supervisione umana.
Queste idee hanno introdotto l'autonomia come attributo fondamentale dei sistemi intelligenti e hanno posto le basi per l'emergere di software in grado di decidere e agire, anziché limitarsi a reagire o eseguire.
Il modello dell'attore e l'esecuzione asincrona
Negli anni '70, il modello dell'attore, introdotto nel paper A Universal Modular ACTOR Formalism for Artificial Intelligence
Il modello dell'attore ha enfatizzato tre attributi chiave che continuano a influenzare la progettazione degli agenti moderni:
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Isolamento dello stato e del comportamento
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Interazione asincrona tra entità
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Creazione dinamica e delega di attività
Questi attributi erano in linea con le esigenze dei sistemi distribuiti e prefiguravano le caratteristiche operative degli agenti software negli ambienti nativi del cloud.
Intelligenza distribuita e sistemi multiagente
Man mano che i sistemi informatici diventavano più interconnessi dopo gli anni '60, i ricercatori hanno esplorato l'intelligenza artificiale distribuita (DAI). Questo campo si è concentrato su come più entità autonome potessero lavorare in modo collaborativo o competitivo all'interno di un sistema. DAI ha portato allo sviluppo di sistemi multiagente, in cui ogni agente ha obiettivi, percezioni e ragionamenti locali, ma opera anche all'interno di un ambiente più ampio e interconnesso.
Questa visione dell'intelligenza distribuita, in cui il processo decisionale è decentralizzato e il comportamento emergente deriva dall'interazione tra agenti, rimane fondamentale per il modo in cui i moderni sistemi basati su agenti vengono concepiti e costruiti.
