Dai Riflessi alla Pianificazione
Nell'evoluzione del design degli agenti, passiamo dagli Agenti Riflessi, che mappano le percezioni direttamente in azioni basate su regole semplici (es. "Se l'auto davanti frena, inizia a frenare"), agli Agenti per la Risoluzione di Problemi. Gli agenti riflessi operano sul contesto immediato, mentre gli agenti per la risoluzione di problemi sono orientati agli obiettivi. Essi considerano le conseguenze future delle proprie azioni per trovare una sequenza che soddisfi un obiettivo specifico.
- Agente Riflesso: $Action = Function(Percept)$
- Agente di Pianificazione: $Action\_Sequence = Search(State, Goal)$
La Rappresentazione Atomica dello Stato
A questo livello fondamentale, gli agenti utilizzano una Rappresentazione Atomica. Ciò significa che lo stato del mondo viene trattato come una scatola nera—un singolo nodo senza struttura interna visibile all'algoritmo di ricerca. L'agente ragiona solo su:
- Stati ($S$): Istantanee dell'ambiente.
- Azioni ($A$): Transizioni tra stati.
- Test dell'Obiettivo: Una verifica booleana se lo stato $s \in S_{goal}$.
Il Ciclo di Risoluzione dei Problemi
Un agente per la risoluzione di problemi segue un ciclo distinto di quattro fasi per navigare nell'ambiente:
- Formulazione dell'Obiettivo: Decidere quale obiettivo perseguire in base alla situazione attuale.
- Formulazione del Problema: Astrarre il mondo reale in un modello matematico (Stati e Azioni).
- Ricerca: Simulare sequenze di azioni per trovare il percorso ottimale.
- Esecuzione: Eseguire le azioni trovate durante la fase di ricerca senza ulteriore deliberazione (assumendo un ambiente statico).