As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Da autonomia à inteligência distribuída
Antes de o termo agente de software entrar no mainstream, as primeiras pesquisas em computação exploraram a ideia de entidades digitais autônomas, que são sistemas capazes de agir de forma independente, reagir às entradas e tomar decisões com base em regras ou objetivos internos. Essas ideias iniciais estabeleceram a base conceitual para o que se tornaria o paradigma do agente. (Para obter um cronograma histórico, consulte a seção A evolução dos agentes de software mais adiante neste guia.)
Conceitos iniciais de autonomia
A noção de máquinas ou programas que agem independentemente de operadores humanos intriga os projetistas de sistemas há décadas. Os primeiros trabalhos em cibernética, inteligência artificial e sistemas de controle examinaram como o software poderia exibir um comportamento autorregulado, responder dinamicamente às mudanças e operar sem supervisão humana contínua.
Essas ideias introduziram a autonomia como um atributo central dos sistemas inteligentes e prepararam o terreno para o surgimento de softwares capazes de decidir e agir, em vez de apenas reagir ou executar.
O modelo do ator e a execução assíncrona
Na década de 1970, o modelo de ator, introduzido no paper A Universal Modular ACTOR Formalism for Artificial Intelligence
O modelo do ator enfatizou três atributos principais que continuam a influenciar o design moderno dos agentes:
-
Isolamento de estado e comportamento
-
Interação assíncrona entre entidades
-
Criação dinâmica e delegação de tarefas
Esses atributos se alinharam às necessidades dos sistemas distribuídos e prefiguraram as características operacionais dos agentes de software em ambientes nativos da nuvem.
Inteligência distribuída e sistemas multiagentes
À medida que os sistemas de computação se tornaram mais interconectados após a década de 1960, os pesquisadores exploraram a inteligência artificial distribuída (DAI). Esse campo se concentrou em como várias entidades autônomas poderiam trabalhar de forma colaborativa ou competitiva em um sistema. A DAI levou ao desenvolvimento de sistemas multiagentes, em que cada agente tem metas, percepções e raciocínios locais, mas também opera em um ambiente mais amplo e interconectado.
Essa visão de inteligência distribuída, em que a tomada de decisões é descentralizada e o comportamento emergente surge da interação do agente, permanece fundamental para a forma como os sistemas modernos baseados em agentes são concebidos e construídos.
