Agentes de software basados en técnicas de aprendizaje automático. Perspectivas desde 2010 hasta 2023

• Cazares Alegría , Hipatia ^[1] ; Pico Valencia, Pablo ^[2]
  1. [1] Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Quito, Ecuador

     
  2. [2] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, ISSN-e 2500-8625, ISSN 1692-7257, Vol. 1, Nº. 45, 2025 (Ejemplar dedicado a: January - June), págs. 39-56
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Software agents based on machine learning technique. An outlook from 2010 to 2023
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• Resumen
  • español

    Este estudio tiene como objetivo analizar las principales propuestas teóricas y prácticas en las que los agentes de software se han integrado con modelos de aprendizaje automático para determinar su alcance en términos de inteligencia, proactividad, colaboración y aprendizaje. Para el desarrollo de esta investigación, se utilizó la metodología propuesta por Kofod-Peterson. Aplicando dicha metodología, se analizaron 55 estudios. Los estudios mostraron que en la interacción entre agentes de software y aprendizaje automático, los procesos cooperativos y colaborativos han sido ampliamente utilizados en la resolución de problemas de control y en la optimización de datos en escenarios distribuidos como el hogar, los juegos y las telecomunicaciones. También se encontró que, en su mayoría, se utilizaron modelos de aprendizaje por refuerzo en comparación con los modelos de aprendizaje automático, ya que contribuyen de manera más significativa a la modelización de tareas cooperativas, lo cual es ampliamente utilizado en sistemas inteligentes.

  • English

    This study aims to analyze the main theoretical and practical proposals in which software agents have been integrated with machine learning models to determine their scope in terms of intelligence, proactivity, collaboration and learning. For the development of this research, the methodology proposed by Kofod-Peterson was carried out. Applying the methodology, 55 studies were analyzed. The studies showed that in the interaction between software agents and machine learning, cooperative and collaborative processes have been widely used in the resolution of control problems and in the optimization of data in distributed scenarios such as home, games and telecommunication. It was also found that mostly reinforcement learning models were used compared to machine learning models because they contribute more significantly to cooperative task modeling, which is widely used in intelligent systems.