Señal del Agente
Una Señal del Agente se refiere a cualquier dato o retroalimentación medible proporcionada a un agente autónomo que informa sobre su estado actual, el resultado de sus acciones o la respuesta del entorno a sus decisiones. Estas señales son las entradas sensoriales que permiten a un agente aprender, adaptarse y refinar su comportamiento con el tiempo.
En entornos complejos y dinámicos, los agentes no pueden operar en el vacío. Las Señales del Agente son el mecanismo mediante el cual un agente cierra el bucle entre acción y consecuencia. Sin señales fiables, un agente simplemente está ejecutando instrucciones preprogramadas; con ellas, se convierte en un sistema de aprendizaje y adaptación capaz de optimizar sus objetivos.
El proceso generalmente sigue un ciclo: Percepción $\rightarrow$ Decisión $\rightarrow$ Acción $\rightarrow$ Observación (Recepción de Señal)$\rightarrow$ Aprendizaje/Ajuste. Las señales pueden ser internas (por ejemplo, utilización de recursos, puntuaciones de confianza) o externas (por ejemplo, clics de usuario, códigos de respuesta de API, cambios ambientales). Estas señales son procesadas por el modelo subyacente del agente para actualizar su política o representación de estado.
Aprendizaje por Refuerzo (RL), Espacio de Estado, Función de Recompensa, Observabilidad, Bucles de Retroalimentación.
