Sistemas Multiagente y Coordinación en Python

Introducción a los Sistemas Multiagente

• Visión general de agentes, entornos y modelos de interacción
• Cooperación, competencia y autonomía en sistemas agentivos
• Aplicaciones en logística, robótica y toma de decisiones

Conceptos fundamentales de la arquitectura de agentes

• Agentes reactivos frente a agentes deliberativos
• Protocolos de comunicación y modelos de coordinación
• Representación del conocimiento y estado compartido

Implementación de agentes en Python

• Construcción de agentes utilizando el marco de trabajo Mesa
• Modelado de entornos e interacciones
• Simulación del comportamiento de los agentes y visualización

Coordinación y Comunicación

• Paso de mensajes y arquitecturas de memoria compartida
• Negociación, consenso y asignación de tareas
• Algoritmos de coordinación (red contractual, basado en mercado, modelos de enjambre)

Aprendizaje y adaptación en sistemas multiagente

• Aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes
• Dinámicas de aprendizaje cooperativas frente a competitivas
• Uso de PettingZoo y Stable-Baselines3 para MARL

Computación distribuida y escalado

• Uso de Ray para simulaciones multiagente distribuidas
• Gestión de concurrencia y sincronización
• Paralelización de la computación y gestión de recursos compartidos

Colaboración Humano-Agente

• Diseño de interfaces para la coordinación humano-en-el-bucle
• Flujos de trabajo híbridos con apoyo a la toma de decisiones asistido por IA
• Consideraciones éticas y operativas

Proyecto Integral

• Diseño e implementación de un sistema multiagente en Python
• Demostración de la coordinación y el aprendizaje entre agentes
• Presentación de los resultados de la simulación e insights de rendimiento

Resumen y próximos pasos