monitoramento de fontes de informação na internet modelo multiagentes para suporte ao processo de...

8/9/2019 Monitoramento de fontes de informao na Internet modelo multiagentes para suporte ao processo de Inteligncia

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Universidade Federal de Santa Catarina

Programa de Ps-Graduao em Engenharia de Produo

Monitoramento de fontes de informao na Internet: modelomultiagentes para suporte

ao processo de Inteligncia Competitiva.

Alexandre Faria Lemos

Florianpolis2005


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Alexandre Faria Lemos

Monitoramento de fontes de informao na Internet: modelomultiagentes para suporte

ao processo de Inteligncia Competitiva.

Dissertao apresentada ao Programa dePs-Graduao em Engenharia de Produoda Universidade Federal de Santa Catarina,

para a obteno do grau de mestre emEngenharia de Produo.Orientador: Pedro Felipe de Abreu

Florianpolis2005


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ALEXANDRE FARIA LEMOS

Monitoramento de fontes de informao na Internet: modelomultiagentes para suporte ao processo de Inteligncia

Competitiva.

Esta dissertao foi julgada e aprovada para a obteno do ttulo de Mestre em Engenhariade Produo no Programa de Ps-Graduao em Engenharia de Produo da Universidade

Federal de Santa Catarina.

Florianpolis, 21 de maro de 2005.

__________________________________________Prof. Edson Pacheco Paladini, Ph.D.

Coordenador do Curso

Banca Examinadora:

___________________________________________Prof. Pedro Felipe de Abreu, Ph.D.

Orientador

___________________________________________Prof. Marcelo Thiry Comicholi da Costa, Dr.

__________________________________________Profa. Helena Pereira da Silva, Dr.


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Dedico este trabalho aos meus pais,Roberto Lemos e Maria Izolda de Faria

Lemos, que com doses extremas dededicao altrusta, pacincia, sabedoria

e amor, ao longo de uma vida inteira,transformaram uma criana em um

homem adulto.Vocs so um modelo para toda a

humanidade.

Agradeo infinitamente com muito amor.


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Agradecimentos

Aos meus pais, Roberto Lemos e Maria Izolda de Faria Lemos, por proporcionaremcondies, no somente materiais, mas especialmente intelectuais e emocionais, para o meudesenvolvimento e a realizao deste trabalho. Jamais poderei agradecer o suficiente.

minha irm, Roberta Faria Lemos, por dar apoio nas horas que precisei, por dar estmulonas horas que fraquejei e pelas broncas nas horas que mereci, sempre de forma altrusta eamorosa.

A Alexsandra de Souza Borges, grande amor em minha vida, pelo apoio, energia e dedicaoe por acreditar em mim quando eu mais precisava. Seu amor foi meu combustvel, sua energiaminha luz em momentos sombrios. Obrigado por tudo.

Ao meu orientador, Pedro Felipe de Abreu, por acreditar em minha capacidade, por ajudarquando precisei e por proporcionar a base sobre a qual me apoiei. Por ser uma pessoa decapacidade intelectual e retido moral que me inspiram, e por me presentear com sua amizade.

A Aline Frana de Abreu, pelas conversas que ajudaram a solucionar dificuldades e pelaextraordinria capacidade de fazer conceitos complexos parecerem claros. Sua amizade, e desua famlia, me muito cara.

A Dorzeli Salete Trzeciak, pela amizade e apoio, pela considerao e por compartilhar seusconhecimentos e sua sabedoria.

A todos os membros do IGTI, que fazem do Ncleo de Estudos em Inovao, Gesto eTecnologia de Informao um ambiente de trabalho no qual a cooperao e a amizade so aregra e no a exceo.

A todas as pessoas que desenvolveram o OpenOffice.org, por proporcionar, gratuitamente, osoftware no qual este trabalho foi escrito.


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Resumo

Este trabalho consiste da proposta de um modelo para uma arquitetura de agentes

inteligentes para uso como ferramenta no processo de inteligncia competitiva. O trabalho

inicialmente explora os conceitos de competitividade e inteligncia competitiva, chegando na

necessidade de uma ferramenta de apoio ao processo na fase de coleta de informaes,

especialmente na Web. A base para o desenvolvimento deste trabalho a proposta

apresentada em tese de doutorado por Silva (2000). realizado ento uma reviso do tema de

agentes inteligentes e tcnicas de anlise de textos. Aps desenvolvida a proposta do

modelo, uma proposta terica que explora principalmente as relaes entre as necessidades de

inteligncia competitiva e as caractersticas que deve apresentar a arquitetura de agentes

inteligentes.


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Abstract

This work consists in a proposal of an intelligent agent architecture to use as a tool in

the process of competitive intelligence. Initially, the work explores the concpets of

competitiveness and competitive intelligence, arriving in the need to a support tool in the

process, in the information collection phase, specially from the Web. The base for the

development of this work is the proposal presented in a doctoral thesis by Silva (2000). A

revision of the intelligent agent and text mining techniques and theories is then made. Then

the proposal for the model is made, a theoretical proposal that explores mainly the

relationships between competitive intelligence needs and the architecture's caracteristics.


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Sumrio

1 Introduo.............................................................................................................................. 11

1.1 Objetivos Geral e Especficos........................................................................................ 121.2 Justificativa e Motivao................................................................................................13

1.3 Delimitao.................................................................................................................... 14

1.4 Natureza do trabalho e metodologia...............................................................................15

1.5 Estrutura da dissertao..................................................................................................16

2 Competitividade e Inteligncia Competitiva..........................................................................17

2.1 Competitividade............................................................................................................. 17

2.2 Definio de Inteligncia Competitiva...........................................................................20

2.3 Importncia da Inteligncia Competitiva....................................................................... 21

2.4 Processo de inteligncia competitiva..............................................................................23

2.5 Inteligncia competitiva e a internet...............................................................................27

2.6 Inteligncia competitiva, agentes e Internet................................................................... 30

3 Agentes inteligentes e minerao de textos............................................................................33

3.1 Definio........................................................................................................................ 33

3.2 Propriedades................................................................................................................... 35

3.2.1 Autonomia.............................................................................................................. 373.2.2 Mobilidade..............................................................................................................383.2.3 Reatividade............................................................................................................. 393.2.4 Aprendizagem.........................................................................................................393.2.5 Comunicabilidade...................................................................................................403.2.6 Sociabilidade.......................................................................................................... 403.2.7 Continuidade temporal........................................................................................... 41

3.3 Tipologia........................................................................................................................ 41

3.4 Arquiteturas de agentes.................................................................................................. 45

3.5 Sistemas multiagentes.................................................................................................... 54

3.5.1 Taxonomia de sistemas multiagentes..................................................................... 553.5.2 Organizaes de agentes.........................................................................................563.5.3 Padres em agentes inteligentes............................................................................. 57

3.6 Sistemas multiagentes existentes....................................................................................62

3.6.1 RETSINA............................................................................................................... 623.6.2 JADE...................................................................................................................... 64

3.7 Tcnicas de inteligncia artifical....................................................................................65

3.7.1 Programao por demonstrao..............................................................................653.7.2 Minerao de textos................................................................................................663.7.3 Anlise estatstica de texto..................................................................................... 68


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3.7.4 Anlise de linguagem natural................................................................................. 713.7.5 Clustering e Categorizao..................................................................................... 743.7.6 Redes neurais..........................................................................................................74

4 Descrio do modelo proposto...............................................................................................77

4.1 Arquitetura bsica...........................................................................................................77

4.2 Interao com o usurio..................................................................................................79

4.3 Tipos de agentes.............................................................................................................81

4.4 Estrutura dos agentes......................................................................................................86

4.5 Mensagens entre agentes................................................................................................ 93

5 Concluso...............................................................................................................................98

5.1 Limitaes...................................................................................................................... 99

5.2 Sugestes para estudos futuros.....................................................................................100


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ndice de Figuras

Figura 1 Contexto do trabalho no processo de inteligncia competitiva.................................. 15

Figura 2 Escolas de competitividade.........................................................................................20Figura 3 Processo de inteligncia competitiva..........................................................................25

Figura 4 Arquitetura de agentes................................................................................................ 31

Figura 5 Tipologia de Agentes..................................................................................................43

Figura 6 Tipologia de agentes adotada neste trabalho.............................................................. 45

Figura 7 Arquitetura geral de um agente...................................................................................50

Figura 8 Taxonomia de sistemas multiagentes......................................................................... 56

Figura 9 Exemplo de uma ontologia para uma empresa simples, mostrando classes e suassubclasses, relacionamentos e instncias (indicadas pela linha tracejada)................................61

Figura 10 Viso geral dos tipos de agentes propostos.............................................................. 78

Figura 11 Casos de uso representando a interao com o usurio............................................80

Figura 12 Proposta de estrutura do agente de interface.............................................................88

Figura 13 Proposta de estrutura para os agentes de busca........................................................ 89

Figura 14 Proposta de estrutura para o agente de monitoramento............................................ 90

Figura 15Proposta de estrutura para o agente de banco de dados.............................................91

Figura 16 Proposta de estrutura para os agentes de filtragem...................................................92

Figura 17 Algumas mensagens chave na atividade de busca na Web.......................................94

Figura 18 Algumas mensagens na atividade de busca em RSS................................................ 95

Figura 19 Algumas mensagens na atividade de monitoramento...............................................96

Figura 20 Algumas mensagens na atividade de filtragem.........................................................97


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1 Introduo

A World Wide Web, ou somente Web, formada por documentos hipertexto que

podem ser lidos por qualquer computador conectado internet e equipado com um software

de interpretao, o navegador, que transforma o arquivo contendo texto e referncias a

imagens e outros contedos em um documento na tela do usurio. O seu surgimento tornou a

internet mais acessvel ao pblico em geral, e tornou mais simples a tarefa de disponibilizar

contedo na rede mundial, pois a criao dos documentos Web tarefa do mesmo nvel de

complexidade da criao de um documento em um editor de textos (W3C, 2001).

Como o passar do tempo, e o crescimento da popularizao da Web, cada vez mais

organizaes e indivduos passaram a publicar sites na Web, desde pginas institucionais at

servios de comrcio eletrnico e relacionamento com clientes e fornecedores. Juntamente a

isso, surgiram vrias iniciativas de publicao de contedo na Web, sob a forma de catlogos,

revistas, jornais e at mesmo livros eletrnicos, com acesso gratuito ou pago. Os prprios

governos possuem uma grande presena na Web, com o cidado e empresa podendo acessar

publicaes oficiais e servios pblicos disponibilizados na rede.

Dessa forma, existe agora uma ampla gama de informaes disponveis para acesso

atravs da Web, e estas informaes podem ser usadas para alavancar a competitividade das

organizaes.

Um dos problemas encontrados ao acessar estas informaes a grande quantidade

de informaes disponveis, tomando muito tempo do usurio para process-las, o que acaba

acarretando em tomada de deciso usando informaes incompletas ou em demora para a

tomada de deciso. O uso de um sistema computacional automatizado para apoiar a tarefa de


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buscar informaes na internet aliviaria este problema (MARCO, 1999).

O modo como se busca informaes na internet atualmente atravs dos sistemas de

busca tradicionais, como o Google, Yahoo, Altavista, entre outros. Nesses sitemas, as buscas

so realizadas atravs da digitao de palavras chave e o sistema ento retorna os resultados

que correspondam a estas palavras. O usurio tambm pode utilizar operadores booleanos,

como OU, E, NO, para melhor determinar os parmetros da busca. Isso resulta em um

nmero muito grande de resultados, nem sempre relacionados ao assunto que se busca,

devendo ser analisados manualmente. Isso torna a busca de informaes na internet uma

atividade que consome muito tempo com resultados no garantidos (CENDN, 2001;

DETERS; ADAIME, 2003).

Partindo-se dessa situao, e baseando-se no trabalho realizado por Silva (2000) e de

sua proposta para um sistema de agentes inteligentes para auxiliar o processo de coleta de

informaes na internet, decidiu-se propor um modelo para uma arquitetura de agentes

inteligentes para auxiliar na tarefa de busca e monitoramento de fontes de informao na

internet.

1.1 Objetivos Geral e Especficos

O objetivo geral do trabalho propor um modelo para uma arquitetura de agentes

inteligentes para auxiliar na tarefa de coleta de informaes e monitormento de fontes de

informao na internet.

Objetivos especficos:


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determinar as necessidades de um sistema de coleta e monitormento de

informaes para a inteligncia competitiva

examinar tecnologias de agentes inteligentes existentes

propor um modelo de arquitetura de um sistema multiagentes

propor as caractersticas dos agentes do modelo

propor as interaes entre os agentes no modelo

propor as interaes entre o usurio e os agentes

1.2 Justificativa e Motivao

A inteligncia competitiva torna-se muito importante para a sobrevivncia das

empresas, em um ambiente cada vez mais competitivo. A necessidade de informaes corretas

e em tempo hbil para a tomada de decises, assim como a necessidade de se manter um

servio de monitoramento constante do ambiente organizacional para evitar surpresas

desagradveis, torna o processo de inteligncia competitiva de vital importncia para a

organizao (TYSON, 1998; BERNHARDT, 2003).

Existe uma necessidade de uma ferramenta de apoio ao subprocesso de coleta de

informaes do processo de inteligncia competitiva, conforme visto em Silva (2000). Esta

ferramenta automatizaria uma parte do processo, tornando mais eficaz os esforos de

inteligncia competitiva, sobretudo a busca de informaes na internet.

O uso de ferramentas que automatizem parte do processo de obteno de

informaes essencial para o desenvolvimento futuro da intelincia competitiva, facilitando


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a tarefa de transformar grandes quantidades de dados em informaes teis (MARCO, 1999).

1.3 Delimitao

O presente trabalho trata da proposta conceitual de um modelo de arquitetura paraum sistema multiagentes, a ser aplicado como ferramenta de apoio ao processo de inteligncia

competitiva. O escopo do trabalho, no tocante ao relacionamento da ferramenta com o

processo de inteligncia competitiva, se delimita ao subprocesso de coleta de informaes. A

ferramenta deve servir de apoio coleta de informaes atravs da automatizao do

monitoramento de fontes de informao na internet e busca de novas fontes.

O foco do trabalho dentro do processo de inteligncia competitiva fica no processo

de coleta dentro do modelo do processo de inteligncia competitiva prescrito por Bernhardt

(2003), que composto de cinco etapas: planejamento e controle; coleta; processamento e

explorao; anlise e produo e disseminao.

1.4 Natureza do trabalho e metodologia

Este trabalho de natureza aplicada, pois se relaciona a um problema prtico, o debusca e monitoramento de fontes de informaes na internet. Possui tambm uma abordagem


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qualitativa, pois no se utiliza de dados estatsticos nem produz resultados experimentais. Seu

objetivo exploratrio, pois visa propor um modelo para uma arquitetura de agentes. (SILVA;

MENEZES, 2005).

A metodologia de pesquisa se baseia em uma pesquisa bibliogrfica que fornece as

bases tericas do processo de inteligncia competitiva, a teoria de agentes e as tcnicas de

anlise de textos existentes. Aps, parte-se para propor um modelo para uma arquitetura de

agentes que permita o desenvolvimento de a uma ferramenta de apoio inteligncia

competitiva.

Este trabalho faz uma sntese da teoria de agentes e tcnicas de inteligncia artificial

e o modelo proposto por Silva (2000) para a estrutrurao de um modelo multiagentes.

1.5 Estrutura da dissertao

O primeiro captulo consiste nesta introduo, que estabelece os objetivos do

trabalho e delimita o seu escopo. O segundo captulo trata da competitividade, e de como ela

d origem ao processo de Inteligncia Competitiva (IC). Define, ento, Inteligncia

Competitiva, sua importncia e como a internet pode ser usada na atividade de inteligncia

competitiva.

O terceiro captulo trata de agentes inteligentes, suas caractersticas, arquiteturas e

introduz sistemas multiagentes. Tambm explora algumas tecnologias de anlise e minerao

de textos cuja aplicao prov as habilidades de filtragem e anlise da ferramenta proposta.

Este captulo d embasamento para a descrio posterior do sistema.


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O quarto captulo descreve o sistema multiagentes proposto, os agentes que o

compe, com suas capacidades e as interaes entre eles.

No quinto captulo, feita a concluso do trabalho, expondo os resultados obtidos e

possibilidades futuras.


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2 Competitividade e Inteligncia Competitiva

Este captulo abordar brevemente a questo da competitividade, com os fatores que

a influenciam. Da competitividade prossegue-se definio de Inteligncia Competitiva, em

que sero abordadas algumas definies da literatura com consequente escolha de uma delas

para uso no decorrer do trabalho. Aps a definio, ser abordada a importncia do processo

de Inteligncia Competitiva, seu papel na organizao e as vantagens esperadas de sua

implantao. Com esta base, ser abordada ento a relao entre o processo de Inteligncia

Competitiva e a Internet, focando as vantagens da utilizao da Internet. Para finalizar, ser

exposto o modelo de uma ferramenta usando agentes inteligentes proposto por Silva (2000).

2.1 Competitividade

De acordo com o trabalho de Junges (2004), temos que a competitividade, ou

obteno de vantagem competitiva, pode ser analisada atravs de quatro vises:

Modelo de Anlise Estrutural da Indstria: este modelo encara a competitividade

como advinda do modo de organizao da empresa, atravs da estrutura,

comportamento e performance, e de anlise de posicionamento;

Modelo de Recursos e Competncias: defende que a vantagem competitiva

alcanada atravs do desenvolvimento de recursos e competncias, atravs da

estrutura da indstria;


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Modelo de Processos de Mercado: sustenta que a competitividade advm da

mudana, da inovao e da concorrncia, com o mecanismo de preos do mercado

determinando a alocao de recursos;

Modelo de Capacidades Dinmicas: este modelo explica a competitividade atravs

da inovao e modificaes da empresa, trabalhando em cima dos processos de

deciso e das aes empreendedoras, e suas consequncias.

A competitividade o posicionamento estratgico da organizao, em relao a

outras empresas concorrentes, que lhe permite gozar de uma posio superior do ponto de

vista de concorrncia. Ela pode ser vista como advinda das relaes da organizao com o

mercado, um foco externo, ou advinda dos mecanismos e estruturas internas da organizao.

Dimenses Descrio

Pessoas Clima interno da organizao, ambiente detrabalho, hbitos,escala de valores, filosofia da empresa. Reflete namotivao ou desmotivao das pessoas, estilos deliderana, modelos de gesto, canais de comunicao,competncia dos colaboradores, critrios de remunerao erecompensa, crescimento na empresa).

Resultados Expressos em termos financeiros (lucro, retorno doinvestimento, crescimento do patrimnio lquido);marketing (fatia de mercado, volume de vendas, clientes

atingidos, cobertura geogrfica, imagem dos produtos eservios; assistncia tcnica ps-venda); operao (volumede produo, qualidade do produto, produtividade,mquinas e equipamentos instalados).

Inovao eflexibilidade

Grau de abertura, sensibilidade, possibilidade e interessesda organizao em promover mudanas e renovao nomodelo de gesto, em antecipao ou como resposta sdemandas mutveis do meio ambiente. Tais mudanas,segundo o autor, dizem respeito destruio criativa deconceitos, estratgias e valores,, numa atitude de constantequestionamento, que permite o desenvolvimento de novos

produtos, novos servios, novos mtodos e novas formas degerenciar.Quadro 1 Dimenses de uma empresa de sucessoFonte: BOOG (1991 apud ABREU; ABREU, 2003)


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A competitividade de uma organizao depende de sua estratgia de atuao, de seu

posicionamento. Mas para a elaborao de uma estratgia eficaz, necessrio o entendimento

do que torna a organizao competitiva. Desse modo, antes de elaborar a estratgia

competitiva, a organizao precisa conhecer o mercado, suas tendncias e preferncias, assim

como conhecer as tecnologias e processos disponveis, assim como necessrio um

conhecimento das estratgias adotadas por seus competidores (JUNGES, 2004).

No trabalho de Abreu e Abreu(2003), a competitividade vista alm da

produtividade, produo em alta escala e a custo reduzido, e do posicionamento da

organizao no mercado. Competitividade visto como competio mais competncia,

conforme Boog (1991, apud ABREU; ABREU, 2003), resultando em que uma organizao de

sucesso precisa saber balancear entre as dimenses de pessoas, resultados, inovao e

flexibilidade, conforme pode ser visto no quadro 1.

De Vasconcelos e Cyrino, apud Abreu e Abreu (2003), tiramos a existncia de quatro

escolas de competitividade, ilustradas na figura 1:

anlise estrutural da indstria, que compreende a definio do cenrio de

Figura 1 Escolas de competitividade.Fonte: Abreu e Abreu, 2003

3. Recursos eCompetncias

Foco: CompetnciasOrganizacionais

1. Anlise dePosicionamentoFoco: Indstria

2. Processos deMercado

Foco: Inovao

4. Capacidades

DinmicasFoco: Processos


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concorrentes;

processos de mercado, que compreende a dinmica das empresas, dos mercados e

da concorrncia, com foco na mudana e inovao, ao invs de na estrutura do

setor produtivo; com a competitividade sendo dada por fatores externos

organizao;

recursos e competncias, que explica a competitividade atravs das capacidades

nicas da organizao;

capacidades dinmicas, que trata da capacidade da organizao de lidar com

mudanas no ambiente e incertezas, atravs dos processos de deciso e as aes

realizadas, com suas conseqncias em nvel gerencial e de recursos para a

organizao; a competitividade sendo determinada por fatores internos

organizao.

Para a criao de uma estratgia adequada organizao e ao mercado em que ela

atua, necessrio conhecimento sobre o meio ambiente no qual a organizao se insere, as

tecnologias de base para a atuao e diferenciao da organizao no mercado, assim como

informaes sobre a prpria organizao, seu potencial em termos de recursos e capacidade de

comunicar e transmitir conhecimento.

O ambiente externo organizao est sempre mudando, dando origem a

oportunidades e ameaas. A empresa competitiva vai ser aquela que mais flexvel, com

maior capacidade de mudar para se adequar a novas situaes, escapando aos perigos e tirando

o mximo das oportunidades.


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2.2 Definio de Inteligncia Competitiva

Na busca por definies do que o processo de Inteligncia Competitiva, encontra-se

uma convergncia de vrios autores para um conceito comum, com poucas variaes.

Inteligncia Competitiva, IC, um processo contnuo, com o foco no ambiente

externo organizao, visando a obteno de informaes que afetem a competitividade da

organizao. Alm da aquisio das informaes, o processo tambm envolve a anlise das

mesmas e a sua transformao em conhecimento estratgico (TYSON, 1998).

Inteligncia Competitiva um processo para a aquisio de informaes estratgicas,

que provm do ambiente competitivo. Ela parte do processo de Inteligncia Organizacional

(SILVA, 2000).

Inteligncia Competitiva um processo, que melhora a competitividade de

organizaes atravs de um maior conhecimento dos competidores e do ambiente

competitivo. um processo contnuo, que envolve a coleta legal e tica de informaes, assim

como a anlise das mesmas para produzir inteligncia com a qual a gerncia da organizao

pode atuar (SOCIETY OF COMPETITIVE INTELLIGENCE PROFESSIONALS, 2004).

Como inteligncia, entende-se informao com relevncia para as necessidades da

organizao, que possa ser usada para resolver problemas ou criar oportunidades.

Neste trabalho, a definio a ser usada ser a de que Inteligncia Competitiva um

processo contnuo de coleta e anlise de informaes, com o foco estratgico e no ambiente

externo da organizao.


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2.3 Importncia da Inteligncia Competitiva

Na literatura, encontra-se um consenso quanto ao grau de importncia da Inteligncia

Competitiva, com os autores divergindo quanto nfase dada aos diferentes enfoques e

produtos do processo de Inteligncia Competitiva.

A importncia do processo de IC advm do fato de as informaes obtidas pelo

processo permitirem organizao evitar ser surpreendida pelos acontecimentos, manter a sua

presena no mercado, identificar oportunidades e minimizar ameaas (TYSON, 1998).

Um processo formalizado de IC tem um papel essencial no processo de pensamento

estratgico nas organizaes, assim como na implementao do planejamento. uma

necessidade bsica de uma cultura de gerenciamento estratgico (TYSON, 1998).

As organizaes encontram-se em um cenrio no qual a atitude competitiva

essencial. Com o conceito de que competitividade manter-se 'alerta', sempre atualizado, e

que informao um recurso estratgico para a organizao, o processo de IC torna-se

essencial por suprir essa necessidade de informao atualizada (SILVA, 2000).

O processo de inteligncia, especialmente inteligncia estratgica, fundamental para

a sobrevivncia da empresa. Sem as informaes obtidas pelo servio de inteligncia, o

processo de planejamento estratgico no mais do que adivinhao. Inteligncia estratgica,

e contra-inteligncia, representam a "primeira linha de defesa" da organizao, contra ameaas

aos seus planos, operaes e objetivos estratgicos(BERNHARDT, 2003).

Benefcios da inteligncia estratgica: (BERNHARDT, 2003)

evita surpresas estratgicas

permite que executivos desafiem a ortodoxia facilitando a visualizao de pontos cegos da


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viso de negcios

ajuda a garantir que decises sejam baseadas em previses e dedues ao invs de somente

em sensaes e experincias

prov a gerncia com uma viso nica e desinteressada

refora a cultura competitiva na organizao atravs do aumento da percepo dos

competidores

promove a percepo das ameaas ao capital intelectual da organizao e a necessidade de

contra-inteligncia e contramedidas

ajuda a diminuir a incerteza

A inteligncia no dissociada do processo estratgico, deve ser uma parte

completamente integrada a ele, e deve ser institucionalizada para adicionar valor real tomada

de decises (BERNHARDT, 2003).

O trabalho de Inteligncia Competitiva sempre foi executado, se no formalmente de

forma intuitiva, por qualquer empreendedor. um fator primrio para o sucesso, j que

envolve saber o que querem os clientes e o que esto fazendo os concorrentes. O

conhecimento, principalmente conhecimento prvio de fatos e situaes importantes significa

dinheiro e poder. A Inteligncia Competitiva resultar na reunio e anlise de informaes

para auxiliar o processo de tomada de decises. As atividades de IC podem ser identificadas

em quase todas as reas de atuao humana. Quanto mais uma organizao se encontra na Era

do Conhecimento, mais ela precisa da IC para sobreviver e crescer no mercado (CARDOSO,

2003).


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2.4 Processo de inteligncia competitiva

Nesta seo, ser apresentado o processo de inteligncia competitiva com suas

etapas. Esta apresentao servir como base para o desenvolvimento da proposta do sistema.

O processo de inteligncia competitiva uma atividade contnua, cclica, que deve

constantemente buscar informaes e entregar relatrios aos membros da organizao que

tomam decises (TYSON, 1998). O processo de inteligncia competitiva inseparvel do

processo de planejamento estratgico, e do processo de tomada de deciso estratgico da

organizao. Como tal, deve continuamente buscar dados e informaes que auxiliem na

Figura 2 Processo de inteligncia competitiva.Fonte: Bernhardt, 2003


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tomada de deciso, e deve ser subordinado ao nvel estratgico da empresa (BERNHARDT,

2003).

O processo de inteligncia competitiva dividido em cinco etapas, que podem ser

vistas esquematizadas na figura 4 (BERNHARDT, 2003):

planejamento e controle: determinao das necessidades de informao dos

tomadores de deciso;

coleta: obteno de dados e informaes de todas as fontes possveis, a serem

usados na gerao dos relatrios de inteligncia;

processamento e explorao: transformao de dados brutos em formas utilizveis

para a anlise e gerao de inteligncia, como por exemplo a traduo de

documentos;

anlise e produo: a avaliao e sntese das informaes disponveis e a

preparao de relatrios;

disseminao: a entrega de produtos de inteligncia (relatrios) aos usurios

finais.

O planejamento e controle onde os gerentes e planejadores da organizao

estabelecem suas necessidades de informaes e anlises sobre competidores, mercados,

governos e ambiente externo (BERNHARDT, 2003). Nesta etapa, o processo de inteligncia

competitiva deve partir dos fatores crticos de sucesso da organizao e deles derivar as

necessidades de informao (TYSON, 1998).

Os profissionais de inteligncia devem determinar, baseadas no planejamento e

requisitos obtidos na etapa anterior, as fontes de informao, a metodologia de coleta e a

freqncia de coleta de informaes (BERNHARDT, 2003). Fontes de informao podem ser

tanto informao publicada, que responde por grande parte das necessidades de informao de

uma organizao, como pessoas com conhecimento sobre os assuntos pesquisados,


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contactadas atravs de uma rede de colaboradores (TYSON, 1998).

As fontes de informao so ento agrupadas, de acordo com a rea de interesse da

organizao, em um mapa de informao estratgica, usado para relacionar os requsitos de

informao com as fontes que devem ser monitoradas para satisfazer estes requisitos (SILVA,

2000).

O processamento e explorao se ocupar de agrupar informaes correlacionadas,

traduo e interpretao de documentos, determinao de confiabilidade da fonte de

informao e resolver inconsistncias (BERNHARDT, 2003). tarefa do profissional de

inteligncia agrupar dados correlacionados, transformando longas listas de dados numricos

em grficos e diagramas prprios para serem analisados (TYSON, 1998).

O processo de anlise e produo dos relatrios deve focar em informar alternativas e

riscos, sem tentar estabelecer aes a serem tomadas pelos decisores, ao mesmo tempo em

que alerta sobre possveis problemas a longo prazo e fornece informaes para as decises que

devem ser tomadas a curto prazo. Inteligncia incompleta no momento da tomada de deciso

pelos gestores estratgicos muito mais proveitosa que inteligncia completa aps o fato

ocorrido (BERNHARDT, 2003). Tomadores de deciso normalmente no possuem tempo

para ler e absorver grandes quantidades de dados. Os relatrios de inteligncia deve focar em

ameaas e oportunidades e tendncias, assim como informaes chaves sobre o ambiente

externo, com implicaes sobre a estratgia e a sobrevivncia da empresa; eles devem ser

resumidos e fazer o maior uso possvel de grficos e diagramas (TYSON, 1998).

A disseminao quando o resultado final dos esforos de inteligncia apresentado

aos usurios de informao, que determinaram as necessidades informacionais a serem

preenchidas. Este o elo mais fraco do processo de inteligncia competitiva. O produto final

do processo de inteligncia deve ser formatado de acordo com a preferncia individual do

usurio de informao, para facilitar a absoro do contedo (BERNHARDT, 2003). O tipo


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de relatrio e o nvel de detalhe necessrio varia de acordo com a funo do usurio da

infomao. Quanto mais elevada a posio do usurio, mais estratgica sua deciso, tanto

mais anlise deve estar presente no relatrio e este deve conter informaes mais ligadas a

grandes efeitos estratgicos. Para usurios de nvel intermedirio, mais ligados s decises do

dia-a-dia da organizao, um relatrio com mais quantidade de informao fatual, com menos

anlises de tendncias e impactos se torna mais apropriado (TYSON, 1998).

2.5 Inteligncia competitiva e a internet

Uma grande quantidade de informao pode ser obtida de fontes de acesso pblico. O

problema focalizar os esforos de IC nas informaes importantes no universo de

informao disponvel (TYSON, 1998).

Vrios tipos de informao podem ser encontrados em fontes pblicas. As fontes de

informao pblica mais comuns so listagens (directories) de empresas, associaes,

peridicos, analistas de investimento e pessoas (executivos) servios de clipagem, materiais

promocionais de empresas, publicaes financeiras de companhias que precisam publicar as

suas contas, rgos reguladores, informaes de fontes governamentais e bases de dados

online (TYSON, 1998).

Com o desenvolvimento dos computadores e das redes de comunicao, o acesso

informao ficou mais fcil e barato. A Internet facilitou o acesso informao pelo usurio

final, diminuindo a dependncia de profissionais especializados e consultar fontes de

informao. Porm, isso gerou um problema de sobrecarga informacional, com o qual as


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pessoas no conseguem assimilar as informaes disponveis e transform-las em inteligncia.

Desse modo, surge a necessidade de um sistema que automatize parte do processo. Nesse

contexto existem as tcnicas de apresentao dos dados e as tcnicas de anlise automtica

das informaes, incluindo a anlise lingstica, anlise estatstica, anlise de linguagem

natural, redes neurais, minerao de textos, clustering e classificao (MARCO, 1999).

A internet, como porta de acesso a empresas e organizaes, permite encontrar

grande quantidade de informao que anteriormente seria de difcil acesso, ou muito cara,

tanto em recursos financeiros quanto em tempo de busca. A internet no a nica fonte de IC,

mas congrega muitas fontes de informao valiosa a baixo custo (SILVA, 2000).

Assim como informaes publicadas na rede, a internet permite o contato fcil com

pessoas, atravs de e-mail ou outra ferramenta de comunicao. Pessoas a serem contatadas

podem ser especialistas ou membros de outras organizaes e pessoas so uma importante

fonte de IC (SILVA, 2000).

A recuperao de informaes na internet esbarra no problema de que essas

informaes esto espalhadas em uma grande quantidade de sites, alguns deles desconhecidos.

As ferramentas de busca tendem a retornar uma grande quantidade de resultados no

relacionados s necessidades de informao do usurio, e o modo de se obter informao

estratgica passa pelo ser humano pessoalmente acessando sites e analisando a informao.

Isso requer tempo da parte do usurio (SILVA, 2000).

Outro problema encontrado no uso das ferramentas de busca tradicionais que elas

possuem pouca abrangncia ou ento pouca preciso, o que torna a tarefa do profissional de

inteligncia competitiva mais difcil (DETERS; ADAIME, 2003).

Abrangncia, tambm chamada de revocao, e recall em ingls, a medida do

quanto dos documentos disponveis e correspondentes aos critrios da busca foram

recuperados (CARDOSO, 2000; EBECKEN; LOPES; COSTA, 2003).


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Preciso=nmero de itens relevantes recuperados

nmero total de itens recuperados

(EBECKEN; LOPES; COSTA, 2003)

Preciso, precision em ingls, a medida do quanto dos documentos recuperados

realmente correspondem aos critrios de busca (CARDOSO, 2000; EBECKEN; LOPES;

COSTA, 2003).

Abrangncia=nmerodeitens relevantesrecuperados

nmerodeitensrelevantesnacoleo

(EBECKEN; LOPES; COSTA, 2003)

Itens relevantes, nas definies acima, so os documentos que correspondem ao

critrio de busca usado.

Existe uma relao inversa ente preciso e abrangncia, pois para melhorar a

abrangncia, mais documentos devem ser analisados e retornados, o que resulta em uma

diminuio da preciso pela incluso de documentos que no correspondam ao critrio da

busca (CHAKRABARTI, 2003).

Buscando melhorar os resultados das buscas foi instituda a tagmeta nas pginas

Web. Uma tag uma instruo de formatao na linguagem HTML (HyperText Markup

Language Linguagem de Formatao de Hipertexto), usada para compor pginas Web. A

tag meta permite que o criador da pgina insira meta-informaes sobre a pgina, comopalavras-chave, descries, entre outras informaes, que podem ser usadas por sistemas de

busca. Essas meta-informaes podem ser usadas para melhor situar o assunto a que a pgina

se refere atravs de uma descrio ou prover uma lista de palavras-chave (W3SCHOOLS,

2005).

Outro esforo no sentido de melhorar a capacidade dos sistemas de busca de

encontrar resultados que sejam mais relacionados s necessidades do usurio a Web


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Semntica (Semantic Web, em ingls). A Web Semntica uma iniciativa do Consrcio da

World Wide Web, o rgo que determina os padres a serem seguidos pela Web, e parceiros

em universidades e empresas (www.w3.org/2001/sw, 2005).

A Web Semntica busca desenvolver uma srie de padres que permitam que dados

sejam compreendidos por computadores e seres humanos. A atividade da Web Semntica

desenvolve especificaes para tecnologias. As principais tecnologias centram-se em

especificaes de uma linguagem de descrio de contedos e uma linguagem de criao de

ontologias. Estes padres permitem que o criador da pgina monte documentos que sejam

interpretados tanto por um navegador Web quanto por sistemas automatizados

(www.w3.org/2001/sw/Activity, 2005).

Outra tecnologia surgindo para permitir um melhor acesso de sistemas automatizados

informao a especificao dos Web Services. Web Services so padres que permitem

que sistemas computacionais diferentes, funcionando em plataformas diversas, trabalhem

entre si, atravs da disponibilidade de servios usando uma linguagem de comunicao

comum, baseada no padro XML (Extensible Markup Language). As especificaes para Web

Services so desenvolvidas pelo Consrcio World Wide Web (www.w3.org/2002/ws/activity,

2005).

2.6 Inteligncia competitiva, agentes e Internet

Em Silva, 2000, foi apresentado um modelo de um sistema de agentes para usar a

Internet como ferramenta de Inteligncia Competitiva. As principais funes deste sistema


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seriam liberar o usurio da tarefa tediosa e repetitiva de monitorar sites de informaes na

Internet, automatizando a tarefa e informando o usurio sempre que os sites fossem

atualizados. Tambm deveria possuir uma capacidade bsica de anlise do contedo do site,

para informar ao usurio se a atualizao relevante. Este modelo propunha uma arquitetura,

que pode ser vista na Figura 3. Esta arquitetura previa quatro tipos de agentes, agentes de

interface, agentes de busca, agentes de filtragem e agentes de monitoramento.

As tarefas dos agentes de interface seriam: manter um perfil das necessidade de

informao do usurio; automatizar as tarefas de busca, filtragem e monitoramento, atravs do

controle dos outros agentes; prover uma interface grfica para o usurio; enviar e-mails

avisando o usurio de atualizaes nos sites monitorados.

Figura 3 Arquitetura de agentes.Fonte: Silva, 2000.

Sistema Biblioteca Navegador Web

Agente Interface

AgenteBusca

AgenteMonitoramento

AgenteFiltragem

Internet


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Os agentes de busca teriam como tarefas buscar informaes, com a capacidade de

identificar a relevncia do contedo dos sites encontrados; ser autnomo, realizando filtragens

e aplicando inferncias; possuir capacidade de data mining para encontrar informaes em

documentos no estruturados; buscar em sites cadastrados e varrer a rede em busca de sites

do interesse do usurio.

Aos agentes de monitoramento deveriam monitorar os sites cadastrados procurando

por modificaes; notificar as modificaes ao agente de interface. O cadastramento das

pginas a ser monitoradas poderia ser feito pelo usurio ou pelo agentes de interface,

automaticamente ou pendendo aprovao do usurio.

As tarefas dos agentes de filtragem seriam manter um perfil de interesse do usurio;

avaliar as pginas notificadas pelos agentes de monitoramento quanto sua adequao ao

interesse do usurio.

Analisando o modelo proposto, podemos extrair os requisitos do sistema, as tarefas

que o sistema deve cumprir. Esses requisitos seriam: cadastramento dos sites, manual ou

automtico; manter um perfil de interesse; ter capacidade de extrair informaes de

documentos de texto, tambm chamado text mining; notificar o usurio atravs de e-mail;

possuir uma interface grfica; buscar sites de interesse na rede.


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3 Agentes inteligentes e minerao de textos

Este captulo explora a tecnologia de agentes inteligentes, sua definio e suas

caractersticas. Quando procura-se na literatura uma definio para agentes inteligentes, nota-

se que ainda no existe um consenso quanto ao qu vem a ser exatamente um agente.

Algumas definies sero exploradas e uma que seja mais adequada ao presente trabalho

adotada. As propriedades dos agentes um outro campo no qual no h muita coeso, com

autores destacando caractersticas diferentes de agentes. Uma razo disso seria o fato de o

campo de trabalho com agentes inteligentes ser muito vasto, com os diversos autores adotando

vises mais adequadas sua rea especfica.

Aps a definio do que um agente e quais suas caractersticas, uma breve viso de

algumas arquiteturas de agentes ser mostrada, seguida de uma explorao de sistemas

multiagentes.

3.1 Definio

Segundo Wooldridge (1999), no existe uma definio universalmente aceita do

termo agente, mas existe um consenso de que autonomia uma caracterstica essencial. Um

agente um sistema que existe em um ambiente e que capaz de atuar autonomamente sobre

este ambiente para alcanar seus objetivos. Um agente um sistema que capaz de

autonomamente sentir o seu ambiente e possui um repertrio de aes para agir sobre o


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ambiente e alcanar os seus objetivos.

Um agente uma entidade que possui autonomia, no s para agir independente de

outros agentes e humanos, mas para decidir como realizar a ao. Possui objetivos prprios e

a capacidade de persegu-los (GARCIA, SICHMAN, 2003).

Agentes so entidades computacionais que percebem tarefas e condies e podem

decidir como agir baseado nessas condies e executar comportamentos em seu ambiente

(LIU, 2001).

Um agente autnomo um sistema situado dentro e uma parte de um ambiente e

que percebe este ambiente e age sobre o mesmo, ao longo do tempo, perseguindo sua prpria

agenda e para modificar o que ele perceber no futuro (FRANKLIN, GRAESSER, 1996, p.

4). Nessa definio, so consideradas chave a distino entre o agente e o ambiente no qual se

encontra, e a habilidade de analisar o ambiente e agir sobre o mesmo, tanto para satisfazer os

seus objetivos quanto para moldar o ambiente.

Agentes so sistemas que apresentam as propriedades de autonomia, habilidade

social, reatividade e pr-atividade(WOOLDRIDGE E JENNINGS, 1994).

Agente uma entidade de software autnoma e que funciona continuamente em um

determinado ambiente, interagindo com outros objetos que fazem parte deste ambiente

(SHOHAM, 1997, apud THIRY, 1999).

Um agente uma entidade autnoma, capaz de responder ao seu ambiente,

comunicar-se e aprender como melhor alcanar suas metas (THIRY, 1999).

Um agente algo que pode ser definido como capaz de perceber seu ambiente,

atravs de algum tipo de sensor, e de agir sobre o ambiente, atravs de algum tipo de atuador.

Um agente racional um agente que age de forma a obter o sucesso de sua tarefa (RUSSEL,

NORVIG, 1995).

Partindo das definies anteriores, ser adotada neste trabalho a definio de agentes


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como sistemas que sejam autnomos, e possuam capacidade de interagir com o seu ambiente,

inclusive comunicar-se com outros agentes ou sistemas que componham este ambiente, e que

persigam objetivos prprios, para realizar alguma tarefa ou atividade em benefcio de um

usurio.

3.2 Propriedades

A definio de agentes dada acima, assim como vrias outras na literatura, bem

ampla, podendo abarcar uma quantidade muito grande de sistemas. De modo a melhor definir

e entender agentes inteligentes, uma srie de propriedades, ou caractersticas, so analisadas.

Estas propriedades so tambm usadas para a construo de uma classificao dos diversos

tipos possveis de agentes. Abaixo, um quadro lista as propriedades dos agentes, como vistas

por diversos autores, e aps o quadro sero discutidas as propriedades mais relevantes com

mais detalhes.

A seguir segue um quadro (Quadro 2, Kern (1998) apud Oliveira, (2000)), com a

uma listagem das propriedades dos agentes e os autores que as mencionam.


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Propriedade Descrio Observao Referncias

Aprendizagem Acumulao de conhecimento

pelo agente, que adapta o seucomportamento s novassituaes.

Aprendizado pode

ser: unidirecional; interativo.Tambmreferenciada comoadaptatividade.

Wooldridge e

Jennings (1996) Belgrave (1995) Auer (1995) Lenmom apud

Souza (1996)

Autonomia O agente pode ser apto arealizar aes preemptivas eindependentes, queeventualmente poderobeneficiar o usurio.

Tambmreferenciada comoindependncia.

Auer (1995) Wooldridge e

Jennings (1996) Foner (1996)

Comunicabilidade Capacidade do agente

comunicar-se com outrosagentes, pessoas, objetos e seuambiente, a fim de completarsuas tarefas e auxiliar osdemais.

Tambm

referenciada comohabilidade social.

Wooldridge e

Jennings (1996) Franklin e Graesser

(1996) Belgrave (1995) Auer (1995)

Confiabilidade Agentes devem servir snecessidades do usurio demaneira segura, comveracidade e benevolncia, noapresentando informaesfalsas e objetivos conflitantes.

Wooldridge eJennings (1996)

Auer (1995) Sycara et al (1996)

Cooperatividade Capacidade dos agentes

trabalharem em conjunto paraconclurem tarefas mutuamentebenficas e complexas.

Tambm

referenciada comoColaborao.

Sycara et al (1996)

Gilbert apud Souza(1996)

DegradaoGradual

Capacidade do agente executar

parte de uma tarefa quandoexiste incompatibilidade nacomunicao ou domnio.

Foner (1996)

Discurso Troca de informaes entreusurio e agente, propiciandoum melhor conhecimento desuas habilidades e intenes.

Foner (1996)

Flexibilidade Habilidade do agente emescolher dinamicamente asaes e a sequncia deexecuo das mesmas.

Jennings (1995) Auer (1995) Franklin e Graesser

(1996)

Inteligncia Conjunto de recursos, atributose caractersticas as quaisabilitam um agente a decidirquais aes tomar.

O raciocniodesenvolve-se emtrs cenrios: regras; conhecimento; evoluo

artificial.

Auer (1995) Gilbert e Janca

(1996) Nissen (1995)


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Propriedade Descrio Observao Referncias

Mobilidade Habilidade do agente em

mover-se de uma mquina paraoutra, entre diferentesplataformas e sistemas,preservando seu estado interno.

Apresenta trs

graus: esttico; roteiros mveis; mveis com

estado.

Auer (1995) Belgrave (1995) Ochard (1996)

Persistncia Cpacidade de manter umestado interno conciso atravsdo tempo, o qual no modificado ao acaso.

Tambmreferenciado comocontinuidadetemporal.

Belgrave (1995) Etzioni e Weld

(1995)

Personalizao O usurio determina como oagente deve interagir, esteaprende as cractersticas,

preferncias e hbitos de seususurios.

Gilbert e Janca(1996)

Kearney (1996)

Planejamento Habilidade de sintetizar eescolher entre diferentessequncias de aespretendidas para alcanar seusobjetivos.

Belgrave (1995) Auer (1995)

Pr-atividade Agentes so capazes de exibircomportamento oportunstico eorientado a objetos, tomando ainiciativa quando acharapropriado.


Belgrave (1995)

Reatividade Capacidade de perceber eresponder s modificaes queocorrem no seu ambiente.

Tambmreferenciado comosentir e agir.

Hermans (1996)

Franklin e Graesser(1996)

Representabilidade Representao do usurio emtermos de suas aes e nomera existncia.

Pode ser de doismodos: passiva; ativa.


Auer (1995)

Responsabilidade O agente requisitado a realizaruma tarefa, responsvel pelasua concluso.

Auer (1995)

Quadro 2 Atributos mais relevantes de agentes.Fonte: Kern (1998), apud Oliveira (2000)

Algumas propriedades so mais significativas, pois so propriedades que definem

uma entidade como agente, ou delimitam melhor as capacidades do agente. Como as

propriedades so usadas como um modo de se classificar e organizar os diversos tipos de

agentes, algumas propriedades so mais importantes para o presente trabalho por serem

propriedades importantes para o funcionamento do sistema discutido. A seguir sero

comentadas as propriedades dos agentes consideradas mais significativas para este trabalho.


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3.2.1 Autonomia

Autonomia a propriedade do agente de agir sem interveno externa e buscar seus

objetivos (THIRY, 1999).

Um agente possui autonomia de execuo, que a capacidade de atuar sem a

interferncia de outros agentes ou usurio. Tambm possui autonomia de deciso, que a

capacidade de decidir a ao a ser tomada baseado somente nos seus conhecimentos prvios,

na sua percepo do ambiente e nos seus objetivos (GARCIA, SICHMAN, 2003).

Um agente tem um comportamento individual e age em resposta outros agentes ou

ao ambiente em que existe de forma independente. Para isso, o agente deve possuir uma base

de conhecimento prpria que estabelece seu comportamento (SPERB, 2002).

A autonomia uma propriedade que define o agente, sem ela estamos falando de um

programa de computador, no um agente (FRANKLIN, GRAESSER, 1996).

3.2.2 Mobilidade

A mobilidade a propriedade de um agente que pode ser transmitido para outros

lugares, realizar suas tarefas e depois retornar. Isso acarreta em maior complexidade na

implementao dos agentes, devido necessidade de se adaptar a vrias plataformas e

sistemas (MARTINS, 2002).


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Mobilidade a propriedade de um agente de mover-se e ser executado em outros

sistemas (GARCIA, SICHMAN, 2003).

A capacidade de mover-se entre sistemas de uma rede interessante, especialmente

em agentes de busca, porm pode vir a causar sobrecargas na rede. Tambm existe um risco

de segurana associado a agentes mveis, sendo necessria a implantao de sistemas de

segurana que protejam a mquina hospedeira e s permitam acesso a agentes autorizados

(THIRY, 1999).

3.2.3 Reatividade

Reatividade a propriedade de um agente perceber mudanas em seu ambiente e

adequar seu comportamento a essas mudanas (THIRY, 1999; MARTINS, 2002).

Reatividade a capacidade de reagir s mudanas do ambiente a partir do

reconhecimento de um contexto conhecido (GARCIA, SICHMAN, 2003, p.275).

A reatividade outra das propriedades cuja existncia necessria para que o sistema

seja considerado um agente. Esta propriedade determina que o agente seja capaz de responder

em tempo hbil a mudanas no seu ambiente (FRANKLIN, GRAESSER, 1996).

3.2.4 Aprendizagem


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A aprendizagem um dos atributos que definem um agente inteligente. Um agente

que no tenha sucesso em realizar seus objetivos deve aprender com suas experincias para

melhorar a sua habilidade (THIRY, 1999).

Aprendizagem a habilidade de um agente de modificar seus comportamento

baseado em suas experincias e no resultado de suas aes no ambiente (SPERB, 2002 LIU,

2001).

3.2.5 Comunicabilidade

Comunicabilidade a capacidade de agentes trocarem mensagens com outros agentes

ou com outras entidades, tais como usurios. Torna-se importante quando existem mais de um

agente envolvido ou o agente precisa receber instrues ou enviar resultados.

Comunicabilidade a capacidade que um agente tem de interagir com outros agentes

para atingir suas metas. Quando vrios agentes atuam juntos, tem-se um sistema multi-agentes

(GARCIA, SICHMAN, 2003).

Comunicabilidade a capacidade dos agentes interagirem entre si e com usurios e

ambiente, atravs da troca de mensagens, conhecimento, colaborao, negociao,

coordenao, ou outro tipo de interao que exija comunicao (MARTINS, 2002).

A comunicabilidade, capacidade de se comunicar com outros agentes, usurio ou

mesmo o ambiente, uma propriedade importante quando mais de um agente est envolvido

(THIRY, 1999).


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3.2.6 Sociabilidade

Sociabilidade a capacidade de interao com outros agentes, podendo ser

cooperativa ou competitiva(SPERB, 2002). Ligada comunicabilidade (THIRY, 1999).

3.2.7 Continuidade temporal

A continuidade temporal do agente, o fato de ele ser um processo que executado

continuamente, cujo fim geralmente determinado por ele prprio, uma das propriedades

que definem um agente (FRANKLIN, GRAESSER, 1996).

A continuidade temporal a capacidade de manter um estado interno atravs do

tempo, incluindo os objetivos do agente (MARTINS, 2002).

3.3 Tipologia

Na literatura, encontra-se uma grande variedade de classificaes de agentes. A

seguir citaremos algumas.

Franklin e Graesser propem vrios tipos possveis de classificao de agentes

inteligentes. Entre eles esto uma classificao baseada nas propriedades que o agente


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apresenta, segundo a qual um agente poderia ser classificado como agente mvel, ou agente

com aprendizado, ou agente mvel com aprendizado. Ou ento uma classificao baseada nas

tarefas dos agentes, segundo a qual um agente poderia ser agente de busca de informaes ou

agente de filtragem de e-mail. Outra classificao possvel seria de acordo com o ambiente no

qual o agente atua, podendo um agente ser um agente de software, outro um agente de vida

artificial. Outra classificao sugerida quanto ao tipo de estrutura de controle adotada pelo

agente, ou seja, qual o princpio tecnolgico da tomada de deciso pelo agente. Dessa forma,

um agente pode ser algortmico, baseado em regras, baseado em casos, em redes neurais,

baseado em lgica fuzzy, entre outros (FRANKLIN, GRAESSER, 1996).

Uma outra classificao possvel seria organizar os diversos agentes em uma

taxonomia reminiscente do mtodo adotado para classificar os seres vivos, em forma de uma

rvore, com a raiz representando um reino de agentes, subdivididos em agentes biolgicos,

robticos e computacionais, estes ltimos subdivididos em agentes de vida artificial e agentes

de software, estes ltimos ainda subdivididos em agentes orientados a uma tarefa especfica,

agentes de entretenimento e vrus; e assim por diante (FRANKLIN, GRAESSER, 1996).

Eles, Franklin e Graesser (1996), tambm prope uma taxonomia baseada nas

propriedades dos agentes. Cada propriedade daria origem a uma classificao binria, do tipo

agente mvel ou no-mvel, agente que aprende ou sem aprendizado. Essas classificaes

binrias seriam combinadas em uma matriz multi-dimensional, com cada classificao binria

sendo uma dimenso. Desse modo, cada clula da matriz multi-dimensional representaria uma

srie de propriedades, e seria uma categoria de classificao na taxonomia.


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Uma classificao semelhante, baseada em mltiplas dimenses, proposta por

Garcia e Sichman (2003), e os classifica em quatro eixos, conforme pode ser visto na figura 4:

Os agentes so classificados segundo quatro eixos:

eixo cognitivo: o agente pode ter uma representao interna do ambiente e

um modelo racional de deciso (agente cognitivo) ou pode simplesmente

reagir a estmulos externos (agente reativo);

eixo de foco: o agente pode enfatizar semelhanas fsicas com seres

humanos (agente estrutural) ou enfatizar semelhanas de comportamento

(agente comportamental);

eixo de atuao: o agente pode atuar sozinho (agente isolado) ou com outros

agentes (agente social);

eixo ambiental: o agente pode atuar no desktop (agente de desktop) ou em

uma rede, como a internet ou uma intranet (agente de rede).

A classificao a ser adotada neste trabalho a de Franklin e Graesser (1996), de

Figura 4 Tipologia de Agentes.Fonte:GARCIA, SICHMAN, 2003

Agentes

Reativos Cognitivos

Estruturais

Comportamentais

Desktop

Rede

Isolados Sociais

Eixo Ambiental

Eixo Cognitivo

Eixo de Foco

Eixo de Atuao


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classificao multidimensional, e pode ser vista na figura 5. As dimenses a serem

consideradas sero:

aprendizagem: classifica o agente de acordo com sua capacidade de aprender, de

modificar suas respostas ao ambiente medida que interage com o mesmo, ou que

recebe instrues para modific-las;

comunicabilidade: classifica o agente de acordo com sua capacidade de se

comunicar com outros agentes, trocando informaes sobre suas atividades e

dados que est manipulando;

mobilidade: classifica o agente de acordo com a capacidade do agente de se

deslocar de um ambiente computacional para outro, enquanto realiza suas tarefas;

cognitividade: classifica o agente segundo sua capacidade de criar uma

interpretao do ambiente sua volta e, partindo desta representao, decidir o

curso de ao que melhor atinge seus objetivos. Um agente no cognitivo um

Figura 5 Tipologia de agentes adotada neste trabalho.Adaptado a partir de FRANKLIN, GRAESSER, 1996

Agentes

Reativos Cognitivos

Comunicativo

Isolado

Mvel

Imvel

Sem Aprendizado Com Aprendizado

Mobilidade

Cognitividade

Comunicabilidade

Aprendizagem


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agente reativo.

O motivo da adoo desta classificao, o fato de ela se adequar bem ao presente

trabalho, por considerar as propriedades mais significativas para os agentes que compem o

sistema, ao mesmo tempo em que intuitiva e fcil de visualizar.

3.4 Arquiteturas de agentes

Uma arquitetura de um agente a descrio das partes de um agente, suas estruturas

de dados, as operaes que podem ser desenvolvidas nas estruturas de dados e o fluxo de

controle entre as estruturas de dados (WOOLDRIDGE, 1999).

Segundo Wooldrige, agentes podem ser vistos como pertencentes uma de quatro

arquiteturas diferentes: agentes baseados em lgica, agentes reativos, agentes BDI (do ingls

para crena- desejo-inteno) e agentes com arquitetura em camadas (WOOLDRIDGE, 1999).

Agentes baseados em lgica tem suas decises tomadas atravs das tcnicas de

Inteligncia Artificial clssicas (IA simblica), representando o ambiente e as aes que

podem ser realizadas por smbolos, com regras sintticas definindo as manipulaes que

podem ser realizadas nestes smbolos. O smbolos so frmulas lgicas, e as manipulaes a

serem efetuadas so dedues lgicas, ou provas de teoremas. Nesta abordagem, o processo

de deciso visto como deduo lgica, as estratgias de deciso so modeladas como uma

teoria lgica e o processo de escolha de uma ao um problema de prova lgica. Abordagens

lgicas possuem uma semntica clara e coerente. Os problemas dessa abordagem aparecem a

medida que a complexidade do problema cresce, pois as regras semnticas e a transcrio do


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ambiente em smbolos lgicos devem ser feitas manualmente e se tornam muito trabalhosas se

complexas, as entidades do mundo real nem sempre so facilmente traduzidas em smbolos

claros, e o tempo computacional para encontrar a soluo de um problema complexo cresce

muito (WOOLDRIDGE, 1999).

Agentes reativos so modelados a partir do princpio de que o comportamento

inteligente resultado da interao do agente com o ambiente no qual existe. Um

comportamento inteligente e complexo pode emergir de um conjunto de comportamentos

simples. Entre as vrias arquiteturas que aplicam esta abordagem, a mais conhecida a

chamada subsumption architecture. Esta arquitetura define uma srie de comportamentos,

organizados em uma hierarquia, na qual um comportamento hierarquicamente superior,

quando ativado, inibe a ativao dos outros comportamentos. Esses comportamentos

consistem em reaes s condies do ambiente, sendo portanto mais simples de serem

modelados e implementados. Quando uma determinada condio no ambiente ativa um

comportamento hierarquicamente superior, possivelmente uma reao a uma condio

especfica do meio, os demais comportamentos so ignorados. Se o ambiente no aciona o

comportamento superior, uma ao inferior, potencialmente mais genrica, poder ento ser

acionada. Atravs da definio dos comportamentos e de sua organizao hierrquica, pode-se

chegar a comportamentos complexos e adaptveis no agente. As abordagens reativas so

simples de serem modeladas e implementadas, so econmicas quanto ao tempo

computacional e robustas quanto a falhas. Como os agentes no possuem um modelo do

ambiente, so restritos a aes que possam ser realizadas com as informaes disponveis

localmente, o que torna seu comportamento insensvel ao ambiente que no podem perceber,

inclusive estados anteriores do ambiente, fazendo com que sejam agentes atuantes somente a

curto prazo. Devido falta do modelo do ambiente, o agente tambm no pode aprender com

suas experincias, sendo o seu comportamento previamente programado. O comportamento


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emergente difcil de ser previsto a partir das aes mais simples e suas interaes, assim

como a interao dessas aes com o ambiente. Essa dificuldade de prever o comportamento

do agente leva a um processo de modelagem complexo e sem metodologia clara, e a medida

que a quantidade de comportamentos individuais vai aumentando, surgem dificuldades para

organiz-los em uma estrutura hierrquica que execute as tarefas necessrias de forma

previsvel (WOOLDRIDGE, 1999; LIU, 2001).

Agentes BDI, cujo nome vem da sigla em ingls para crena-desejo-inteno, partem

do entendimento filosfico do chamado raciocnio prtico, que o processo usado por seres

humanos para decidir a cada momento que ao realizar para atingir um objetivo. O raciocnio

prtico envolve dois processos, deliberao e raciocnio meios-fins. A deliberao o

processo que determina quais os objetivos do agente, e o raciocnio meios-fins determina

como o agente atingir estes objetivos. Um agente BDI possui sete componentes principais:

conjunto de crenas atuais: representam as informaes que o agente possui sobre

seu ambiente;

funo de atualizao de crenas: utiliza as crenas atuais e informaes advindas

dos sensores do agente para atualizar as crenas do mesmo, sua representao do

ambiente;

funo geradora de opes: baseada nas intenes do agente (seus objetivos) e

suas crenas (como percebe o ambiente), gera um conjunto de opes de ao;

conjunto de opes atuais (desejos): representa as vrias aes que o agente pode

realizar;

funo filtro: representa o processo deliberativo do agente, com base nas crenas,

desejos e intenes atuais, determina novas intenes;

conjunto de intenes: representam o foco das atividades atuais do agente, seus

objetivos;


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funo seleo de ao: determina qual ao o agente realizar baseada nas suas

intenes atuais.

As vantagens desta arquitetura so a gerao de uma decomposio funcional bem

definida para o agente, e usa um processo de deciso baseado no que os seres humanos usam

no seu dia-a-dia. A principal dificuldade a implementao destas funes de modo

computacionalmente eficiente (WOOLDRIDGE, 1999).

Arquiteturas em camadas organizam o agente como um conjunto de subsistemas em

camadas, cada um realizando um comportamento desejado do agente. Desse modo, o

comportamento reativo pode ser realizado em uma camada, com o comportamento pr-ativo

em outra, por exemplo. Os agentes em camadas podem ser divididos em horizontais e

verticais, de acordo como a forma como as camadas so organizadas. Nos arranjos horizontais

possuem todas as suas camadas com acesso s informaes dos sensores e aos atuadores do

agente, enquanto que nos arranjos verticais somente uma camada tem acesso aos sensores, e,

opcionalmente, outra aos atuadores, com as demais camadas recebendo suas informaes

umas das outras.

Um agente com arquitetura horizontal comporta-se como se existissem vrios sub-

agentes opinando sobre o comportamento a ser adotado. Para evitar que o agente se comporte

de forma anormal, geralmente adicionada uma camada que atua como controladora e

determina qual camada comandar o agente. A principal vantagem deste arranjo a facilidade

de se adicionar novos comportamentos simplesmente adicionando novas camadas. A

desvantagem que um grande nmero de camadas gera uma situao complexa de controle,

com a camada de controle tornando-se um gargalo no desempenho do agente.

O arranjo vertical atua como se o agente fosse uma organizao tradicional, com as

camadas atuando como nveis funcionais hierrquicos. Cada camada realiza sua atividade, de

acordo com sua capacidade e, encontrando uma situao que no consiga processar, envia-a


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para o nvel superior. Este arranjo mais simples que o horizontal, diminuindo a

complexidade das interaes entre as camadas devido a um nmero menor de comunicaes

possveis entre elas. Porm, ele menos flexvel que o arranjo horizontal, e mais vulnervel a

falhas, j que a comunicao passa por todas as camadas e a falha de uma delas paralisa o

processo de deciso (WOOLDRIDGE, 1999).


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Uma proposta de uma arquitetura geral, abstrata, de um agente, mostrada na figura

Figura 6 Arquitetura geral de um agenteFonte: GARCIA, SICHMAN, 2003

Controlador

Decisor

Interface:Usurio

ComponenteMobilidade

Interface:

Comunicaoc

om

Agentes

Inte

rface:

interaocom

oam

biente

Configurador

preferncias

agenda

experinciasprvias

Agente Humano

Agentes

Am

biente

Rede

Parmetrosde Configurao

Ambiente deExecuo

ResultadosParmetros

Configurao

ResultadosParmetros

Configurao

Mensagens

KQMLFIPA

Ao

Percepo

DadosPercebidos

Contedoda Ao

IntenoDados

Percebidos eComunicados

Modelo deNegociao

Padres deReao

Modelo deDeciso

Modelo dePlanejamento


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6. Essa arquitetura busca mostrar os diferentes mdulos necessrios em um agente, com suas

respectivas inter-relaes. O mdulo controlador o responsvel por controlar a execuo dos

processos internos do agente; o mdulo decisor utiliza modelos de planejamento, deciso,

reao e de negociao para decidir qual o melhor curso de ao do agente; o mdulo

configurador responsvel por atualizar os parmetros internos do agente em resposta s

necessidades do usurio, a mudanas no ambiente ou a interaes com outros agentes; o

mdulo de interface com o usurio permite que o agente receba instrues e retorne

resultados; o mdulo de interface com outros agentes permite a comunicao entre agentes,

seja atravs de objetos compartilhados, sistema de quadro-negro ou atravs de uma linguagem

de comunicao e ontologias compartilhadas; o mdulo de interface com o ambiente

implementa a capacidade de sentir o ambiente no qual o agente existe e a capacidade de agir

sobre o mesmo; o mdulo componente de mobilidade permite aos agentes mveis se

moverem entre vrias plataformas e sistemas diferentes (GARCIA, SICHMAN, 2003).

Outra arquitetura a Seleo de Ao (Action Selection), na qual o agente recebe um

estmulo do ambiente, e uma srie de aes possveis previamente existentes avaliada e uma

ao escolhida e realizada. Essa arquitetura orientada a objetivos, relevante situao

presente, reativa, rpida, robusta e focada no futuro. O conhecimento do agente, as aes que

sero analisadas, deve ser alimentado no mesmo, atravs de programao prvia ou algum

mtodo de aprendizagem (LIU, 2001).

Outra arquitetura a arquitetura Motif. Esta arquitetura multi-nvel, e foi criada

para criar agentes capazes de gerar e organizar comportamentos em um ambiente dinmico e

desconhecido. O componente bsico desta arquitetura o Motif, uma unidade computacional

auto-organizvel. Vrios motifs podem ser agrupados juntos, de acordo com suas

necessidades. Os vrios motifs esto inter-relacionados, e trocam dados e/ou intervenes, que

so instrues que controlam a troca de informaes. O sistema desenvolve um


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comportamento devido ao fato de que os motifs se auto-organizam e enviam sinais que

causam outros motifs a se auto-organizarem. Essa cadeia de adaptaes atinge um equilbrio,

no qual as mudanas nos motifs so pequenas (LIU, 2001).

O quadro 3 resume as diversas arquiteturas analisadas e suas caractersticas.

Arquiteturas Caractersticas Pontos positivos Pontos negativos

Baseada em lgica Utiliza umaabordagem de lgicasimblica para o

processo de deciso

Processos lgicos defcil entendimento,formalismo lgico

bem entendido

Caro em tempo decomputao, difcil demodelar

comportamentosmuito complexos.

Agentes reativos Conjunto de reaesao ambiente,organizados de formaa criarcomportamentoscomplexos a partir dereaes simples

Simples de modelar,barato em termoscomputacionais,robusto

Comportamentoemergente difcil de

prever e projetar.

Agente BDI Usa o raciocnio

prtico paraestabelecer umprocesso de deciso

Modelagem intuitiva,

decomposiofuncional do agente

Difcil implementao

eficiente das funes

Arquitetura emcamadas

Agente visto comoum conjunto desubsistemas emcamadas

Flexvel, expansvel Complexidade dasinteraes entreagentes torna sistemascomplexoscomputacionalmentecaros

Arquitetura modular Abstrata, determina

mdulos quecumprem funesdistintas do agente

Especifica o fluxo de

informao entre osmdulos, separaoentre os mdulos portarefa do agente

Alta complexidade,

descrio abstrata daimplementao

Arquitetura de seleode ao

Os estmulos doambiente soavaliados ecomparados com umasrie de aes paradeterminar a serrealizada

Orientado a objetivos,reativa, rpidaexecuo

Comportamento deveser especificado comoconjunto de aes


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Arquiteturas Caractersticas Pontos positivos Pontos negativos

Motif Modelagem multi-nvel, auto-organizvel, comunidadesfuncionalmentesemelhantes

Flexvel, adaptvel Auto organizaodifcil de prever eprojetar ocomportamento

Quadro 3 Comparao das arquiteturas de agentes

3.5 Sistemas multiagentes

Existem duas abordagens para o uso de mltiplos agentes, a Resoluo Distribuda

de Problemas (RDP) e Sistemas Multiagentes (SMA).Na RDP, os agentes e a forma de

organizao dos mesmos so desenvolvidos a partir de um problema especfico a ser

solucionado. J na abordagem SMA, os agentes existem previamente em um universo

multiagentes, independentes da existncia de um problema prvio. O problema a ser resolvido

ento proposto sociedade de agentes, que se organiza de forma a solucion-lo (GARCIA,

SICHMAN, 2003).

Sistemas Multiagentes (SMA) possuem as seguintes caractersticas (HUHNS,

STEPHENS, 1999):

sistemas multiagentes provm uma infraestrutura de comunicao e interao

entre os agentes;

sistemas multiagentes so abertos e no possuem um controle centralizado;

MAS contm agentes que so distribudos e autnomos.


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Resoluo Distribuda de Problemas (Distributed Problem Solving RDP) uma

abordagem a sistemas multiagentes que parte do pressuposto de que os agentes ou foram

construdos para trabalharem juntos, ou, devido a regras do conjunto de agentes, o

comportamento individualstico desencorajado. Dessa forma, os agentes cooperam para a

soluo de um problema, e o domnio da RDP a criao de um conjunto de agentes que

trabalhem juntos de forma competente. Geralmente, um conjunto de agentes, tentando

resolver um problema, precisa antes de tudo, desenvolver um plano. Por isso, a soluo de

problemas de planejamento est intimamente ligada resoluo distribuda de problemas

(DURFEE, 1999).

3.5.1 Taxonomia de sistemas multiagentes

Os sistemas Multiagentes podem ser classificados de acordo com as suas

caractersticas em alguns eixos, como pode ser visto na figura 7 (GARCIA, SICHMAN,

2003):

eixo de perspectiva: um sistema multiagentes pode ter uma perspectiva de

simulao social ou de resoluo de problemas;

eixo de abertura: indica se um sistema pode alterar a quantidade de agentes que o

compe dinamicamente;

eixo de granularidade: um sistema com baixa granularidade contm poucos

agentes, enquanto que um sistema com alta granularidade pode conter milhares de

agentes;

eixo de composio: classifica o sistema baseado nos tipos de agentes presentes,


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em um sistema homogneo, se for composto por um nico tipo de agente, ou

heterogneo, se vrios tipos de agente existem no mesmo sistema;

eixo da interao: classifica o sistema baseado nas vrias interaes sociais

possveis entre os agentes.

Figura 7 Taxonomia de sistemas multiagentes.Fonte: GARCIA, SICHMAN, 2003

Sistemas

Multiagentes (SMA)

Simulao Resoluo

Agentes Homogneos

Agentes Heterogneos

Alta Granularidade

Baixa Granularidade

SMAs Fechados

SMAs Abertos

Proto-Cooperativo Predador

Amensal Competitivo

Comensal Simbitico

Parasita

Eixo de perspectiva

Eixo de composio

Eixo de interao

Eixo de granularidade

Eixo de abertura


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3.5.2 Organizaes de agentes

Uma organizao delimita o tipo e o formato das interaes entre os agentes,

diminuindo a complexidade da sociedade de agentes. Organizaes podem ser modelos

estticos ou modelos dinmicos. Nos modelos estticos ou descendentes (top-down), a

estrutura da organizao pr-definida, baseada no problema que os agentes resolvero. Nos

modelos dinmicos ou ascendentes (bottom-up), os agentes possuem seus prprios objetivos e

as interaes sociais surgem dinamicamente medida que os agentes buscam satisfaz-los

(GARCIA, SICHMAN, 2003).

Uma organizao possui um projeto, um conjunto de procedimentos e canais de

comunicao que ligam os diversos co

monitoramento de fontes de informação na internet modelo multiagentes para suporte ao processo de...

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