• Agentes inteligentes originaram de uma extensão da pesquisa em Inteligência Artificial (IA) no final dos anos 1980 e início dos anos 1990.
• O termo se refere a um tipo de software autônomo que trata a informação e permite a simulação em ambientes complexos como a Internet.

• Permitem a análise de dados geográficos em um nível conceitual e funcional.
• Permitem a crição de objetos que atuam no nível mais baixo de análise.
• Podem se mover entre escalas espaciais sejam elas mundos virtuais ou redes de computadores.
• Interagem com o ambiente e com outros agentes.
• São dinâmicos e podem ser projetados para entenderem as propriedades de dados geoespaciais.
• Permitem a interoperabilidade adequada para ambientes SIG.

• Principalmente usados no domínio da geosimulação.
• Uma visão mais geral de sistemas multiagentes que una o uso de entidades autônomas de software em diversas concepções do espaço geográfico é ainda necessária.

• No início, “agente” era uma palavra coringa que descrevia uma grande variedade de software com diferentes estruturas e características funcionais.
• O consenso subsequente que para ser considerado um agente inteligente o sofwtware deve possuir as 4 seguintes proprieadades:

1. Comportamneto autônomo.
2. A habilidade de sentir o ambiente e outros agentes.
3. A habilidade de atuar nesse embinete sozinho ou em colaboração com outros agentes.
4. Possuir um comportamento racional.

• Linguagem de comunicação para permitir a colaboração interagente (por exemplo, Knowledge Query and Manipulation Language).
• Agntes deveriam ser capazes não apenas de responder, mas também aprender com seu embiente.
• Características humanas como crença, desejo, intenção, emoção e confiança podem ser parte do comportamento do agente.
• Algum comportamento racional pode ser determinado usando modelos heurísticos de tomada de decisão.

1. As características de representação e comportamento que definem agentes de IA podem ser transferidas para a ciência do geoprocessamento?
2. Os agentes de uma aplicação de geoproesamento é suficientemente distinto de um agente de IA para ser chamado “Agente Geoespacial”?

1. Uma definição foca na modelagem de ações individuais em um mundo social.
2. Outra definição diz que o agente é um software autônomo projetado para reduzir o trabalho e a sobrecaraga de informação nas interações homem-computador.

• proposta de Flankline Graesser, 1996

Uso do termo para categorias de agentes no geoprocessamento

Dois tipos predominam na ciência do geoprocessamento:

1. Agentes Geoespaciais de Vida Artificial (Artificial Life Geospatial Agents, ALGA, em inglês)
2. Agents de Software Geoespacial (Software Geospatial Agents, SGA, em inglês)

• ALGA são modelos computacionais, no caso, ou código de programa indepedente interagindo com outro código ou um software único.
• Eles imitam o comportamento de resposta percebido ou medido de um indivíduo a um estímulo externo, usando um ou muitos dos modelos computacionais do comportamento de decisões racionais quando afetadas por redes sociais.
• Podem descrever átomos, animais, pessoas e organizações
• Eles mudam com o tempo e respondem a estímulos por meio de vários mecanismos, tais como algortmos genéticos, métodos heurísticos (sistemas especialistas), teoria dos jogos, programação linear e aprendizado reforçado.

1. Subsídio à adoção de práticas agrícolas
2. Padrões de movimento humano
3. Colaboração social ou redes de colaboração
4. Movimento de animais e
5. uso da terra e mudança de cobertura terrestre.

Mobilidade no mundo virtual.

1. Se um ALGA é imóvel e percebe e atua baseado em informações obtidas de uma posição específica, então seu comportamento é ligado às propriedades da localização e influenciado por seus vizinhos.
2. Ele pode “vagar” pelo mundo virtual de tal modo que suas ações variam baseadas na localização de outros agentes e a percepção de recursos de uma escala regional.
3. Simulações híbridas também são possíveis.

1. Um ALGA também possui uma estrutura computacional para simular comportamento individual assim como interações sociais.

• O modelo ALGA simula o comportamento de entidades enquanto o SGA auxilia pessoas diretamente no gerenciamento de informações e tomada de decisões.
• Grosseiramente, um SGA é projetado para atuar autonomamente em benefício de uma entidade para gerenciar informação geograficamente explícita.
• Uma entidade pode ser uma pessoa, outro agente de software, um SIG ou um hardware, tal como uma torre de celular.

1. Gerencia de informação espacial
2. resolução distribuída de problemas
3. Habilidade para facilitar a interoperabilidade

1. uso do conhecimento acerca de interesses e preferências do usuário para manipular e exibir dados geoespaciais.
2. Auxílio ao usuário na interação com SIGs
3. Localização e recuperação de informação da Internet e
4. Auxílio à tomada de decisões em tarefas de colaboração espacial como as de planejamento ambiental.

• A saída de um SIG não afeta o que o programa “sente” mais tarde.
• Um SIG não possui continuidade temporal
• Um SIG não tem autonomia.
• O agente pode ser pró-ativo na busca de seus objetivos.
• Uma vez instanciado, o agente tem conhecimento de seus objetivos, controla suas ações e é capaz de tomar decisões racionais em ambientes incertos e abertos sem prévio conhecimento de cada situação que vai encontrar.