Mentor: ¿Qué te viene a la mente cuando hablo de Modelo de Agente?

Estudiante: No sé. Creo que un agente pudiera ser un espía y por lo tanto el modelo sería como figuras de acción del agente.

Mentor: Realmente, eso es muy cercano a la definición. Pero más que un "agente especial", sin embargo, decimos que un agente es cualquier individuo -una persona, un animal o inclusive algo más, como un planeta, por ejemplo. 

Estudiante: Entonces, ¿qué significa tener un modelo de ese individuo?

Mentor: Bueno, las figuras de acción te ayudan a visualizar a los individuos haciendo varias cosas e interactuando con cada uno de los otros, así que...

Estudiante: Así que entonces el modelo del agente sería simplemente algo que representa al agente y muestra cómo se mueve y hace cosas. 

Mentor: Correcto. Un modelo de agente en simplemente una forma de representar las interacciones de varios individuos o "agentes".

Estudiante: Pero ¿cómo sabemos qué hace cada agente o qué sucede cuando se encuentran?

Mentor: Bueno, piensa en lo que pasa cuando llueve. ¿Puedes de verdad predecir dónde caerá cada gota individual? ¿Qué sabes realmente sobre las gotas de lluvia individuales?

Estudiante: Yo no puedo predecir dónde caerá cada gota de lluvia, pero lo que sí sé es que todas caerán y que son muchas, así que cada lugar en que caiga lluvia quedará mojado.

Mentor: ¡Muy bien! Esa es la esencia de un modelo de agente.  Cada individuo se mueve según ciertas reglas. Imagina en este ejemplo que cada gota de lluvia cae desde una parte aleatoria del de una nube. Cada gota de lluvia sigue cayendo hasta que llega a una superficie, donde se rompe y salpica. Es difícil establecer un patrón para cada individuo, pero si miramos una buena cantidad de individuos juntos, podemos predecir qué harán. 

Estudiante: Entonces ¿es así como los meteorólogos predicen la lluvia? Seguramente ellos no procuran imaginarse cómo caerá cada gota de lluvia para entonces hacer la cuenta de las gotas que caen en determinada región. 

Mentor: Ya me imagino que, con seguridad,  eso sería bien tedioso. ¿Puedes pensar de qué otra manera un meteorólogo puede vaticinar qué tanta lluvia caerá?

Estudiante: Quizás pueda mirar las nubes y pensar qué tanta agua caería desde cada nube. Entonces el meteorólogo podría sencillamente considerar cada nube en lugar de contar millones de gotas de lluvia.

Mentor: ¡Estás en lo cierto! De hecho, acabas de describir otra clase de modelo: un modelo de sistemas. ¿Podrías decirme qué es un modelo de sistemas a partir del nombre y de tu descripción?

Estudiante: De lo que pasa con cada individuo, obtenemos una mirada a grupos completos de individuos. 

Mentor: ¡Precisamente! Un modelo de sistemas estudia grupos grandes de objetos que interactúan entre sí con determinados patrones. En muchas situaciones puedes ahorrar cantidades de tiempo  y energía agrupando objetos en lugar de tratar de predecir el comportamiento de todos y cada uno de ellos. 

Estudiante: Si un modelo de sistemas es tan fácil de usar, entonces ¿ por qué razón hablamos de modelos de agentes? ¿No sería más fácil hablar sencillamente de modelos de sistemas? 

Mentor: Los modelos de sistemas pueden ser más fáciles, pero un primer problema es determinar las reglas para el modelo. Por ejemplo, ¿podrías crear un modelo del sistema formado por conejos, lobos y hierba en algún lugar de un bosque?

Estudiante: Umm...No. Yo sé que los lobos comen conejos y que los conejos comen hierba, pero eso es todo. No tengo idea de cómo crear realmente un modelo de esa situación. 

Mentor: Es algo muy comprensible; probablemente yo tampoco podría crear de mi cabeza un modelo de sistemas. Pero te apuesto que puedes crear un modelo de agente de la misma situación referida solo a individuos. 

Estudiante: Seguro, los lobos cazarian conejos, los conejos escapan y comen hierba, eso es bien fácil. Creo que un modelo de agente sería más fácil en este caso puesto que no sé cómo empezar un modelo de sistemas. 

Mentor: Así es. Aunque los modelos de sistemas son más fáciles de usar, casi nunca podemos crear un modelo de sistemas sin tratar primero con unos cuantos modelos de agentes, precisamente para saber cómo funcionan las cosas.