Estado de un agente

01 · Punto de partida

Sin memoria no hay historia

En el Tema 2 el agente percibía y decidía, pero olvidaba todo al instante: cada paso empezaba de cero. Un agente así es reactivo puro: responde al presente sin pasado.

Los agentes interesantes tienen estado: guardan cómo están. Un auto recuerda su velocidad, una persona recuerda si está enferma y hace cuántos días, un pájaro recuerda su rumbo. Ese recuerdo condiciona la próxima decisión.

• ¿Qué necesita recordar el agente para decidir bien?
• ¿Qué cambia en cada paso y qué queda fijo?
• ¿Cómo pasa de un estado a otro?
• ¿Qué parte de su estado ven los demás?

02 · Definición

Variables que definen al agente

El estado típico combina tres familias de variables:

Esta fórmula resume todo el curso: el agente de mañana es el agente de hoy transformado por lo que percibió. Por eso la inicialización importa tanto (Tema 40): empezar con otra energía u otra salud cambia toda la historia.

03 · Distinción

Estado, parámetros y percepciones

No todo lo que aparece en el código es estado. Separar estos tres roles evita modelos frágiles:

Estado

Variables propias y cambiantes: x, energia, salud. Se inicializan y se actualizan.

Parámetro

Valor global fijo en la corrida: costo_moverse, radio. Se experimenta (Tema 41).

Percepción

Cálculo momentáneo: vecinos contados ahora. No se guarda, se recalcula.

Transición

Regla de paso: cómo el estado viejo más la percepción producen el estado nuevo.

04 · Dinámica

Cómo cambia el estado paso a paso

Actualizar el estado es aplicar la transición con cuidado del orden:

1. 1
   Inicializar.

   Dar a cada agente un estado de partida: posiciones aleatorias, energía 10, un enfermo cero.

2. 2
   Percibir.

   Medir lo relevante: ¿hay comida cerca? ¿Cuántos enfermos me rodean?

3. 3
   Actualizar.

   Aplicar la regla y escribir el nuevo estado: restar energía, cambiar salud, mover posición.

05 · Representación en Python

El estado vive en atributos

Cada atributo del objeto es una variable de estado. La transición es un método actualizar que los reescribe con reglas explícitas.

class Agente:
    def __init__(self, energia=10):
        self.energia = energia
        self.vivo = True

    def actualizar(self, hay_comida, costo=1, ganancia=3):
        if not self.vivo:
            return self.energia
        self.energia -= costo
        if hay_comida:
            self.energia += ganancia
        if self.energia <= 0:
            self.energia = 0
            self.vivo = False
        return self.energia

yo = Agente(energia=5)
for dia in [True, False, False, True]:
    print(yo.actualizar(hay_comida=dia), "vivo:", yo.vivo)

Probá con energía 2 y sin comida: el agente muere al segundo paso. El estado cero es absorbente.

Estados discretos: sano, enfermo, recuperado

No todo estado es un número. En epidemiología el estado es una etiqueta con contador: tras N días enfermo, el agente se recupera y ya no contagia.

class Persona:
    def __init__(self):
        self.salud = "sana"
        self.dias = 0

    def actualizar(self, contagiada=False, duracion=3):
        if self.salud == "sana" and contagiada:
            self.salud = "enferma"
            self.dias = 0
        elif self.salud == "enferma":
            self.dias += 1
            if self.dias >= duracion:
                self.salud = "recuperada"
        return self.salud

p = Persona()
print(p.actualizar(contagiada=True))
print(p.actualizar(), p.actualizar(), p.actualizar())

06 · Exploración

Laboratorio: energía que se gasta y se recupera

Cada agente pierde energía al moverse (costo) y la recupera al comer (puntos amarillos). Sin energía, muere y se vuelve gris. Movete los controles: ¿cuánta comida hace falta para sostener la población?

Cada círculo es un agente: amarillo con energía alta, naranja en riesgo, rojo moribundo, gris muerto. Los puntos amarillos pequeños son comida. Pulsá Nueva réplica para otra historia con los mismos parámetros.

Preguntas para explorar

1. Poné comida en 0 con costo 1. ¿Cuántos pasos vive un agente que empieza con energía 10? ¿Por qué mueren todos juntos?
2. Subí el costo a 3 con comida 40. ¿Alcanza la comida o la población colapsa igual?
3. Repetí la misma configuración con Nueva réplica 3 veces. ¿Vivos y energía media son idénticos? ¿Qué parte es regla y qué parte es azar?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: leer el estado

Ejecutá este agente con posición y energía e imprimí solo su energía. Luego cambiá la energía inicial a 3.

class Agente:
    def __init__(self, x, energia):
        self.x = x
        self.energia = energia

a = Agente(0.7, 10)
print("energia:", a.energia)

Ejercicio 2: predecir la muerte

Sin ejecutar primero: con energía 3, costo 1 y sin comida, ¿en qué paso muere? Comprobalo después.

class Agente:
    def __init__(self, energia):
        self.energia = energia
        self.vivo = True
    def actualizar(self, hay_comida=False, costo=1):
        if self.vivo:
            self.energia -= costo
            if hay_comida:
                self.energia += 3
            if self.energia <= 0:
                self.energia = 0
                self.vivo = False
        return self.energia, self.vivo

a = Agente(3)
for t in range(1, 5):
    print(t, a.actualizar())

Ejercicio 3: transición con etiqueta

Completá la transición SIR: una persona enferma se recupera tras 2 días. Probá contagiarla en el día 1 y avanzá 3 días.

class Persona:
    def __init__(self):
        self.salud = "sana"
        self.dias = 0
    def actualizar(self, contagiada=False):
        if self.salud == "sana" and contagiada:
            self.salud = "enferma"
            self.dias = 0
        elif self.salud == "enferma":
            self.dias += 1
            if self.dias >= 2:
                self.salud = "recuperada"
        return self.salud

p = Persona()
print(p.actualizar(contagiada=True))
print(p.actualizar(), p.actualizar(), p.actualizar())

09 · Síntesis

Ideas para recordar

En el próximo tema estudiaremos las propiedades y atributos: qué es fijo y qué es variable en cada agente, y cómo diseñar la ficha completa.