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aus seiner Umwelt zu reagieren. Diese Umwelt kann aus anderen Agenten, menschlichen
Anwendern, externen Informationsquellen oder physikalischen Gegenständen bestehen.
Die Reaktivität stellt eine der Grundanforderungen an einen intelligenten bzw. kogniti-
ven Agenten und sollte von jedem Agenten zu einem gewissen Grad unterstützt werden.
Um auf Änderungen der Umwelt reagieren zu können, muss der Agent entweder über
geeignete Sensoren verfügen oder ein eigenes, internes Modell seiner Umwelt besitzen,
aus dem er selbständig Schlüsse ziehen kann. Im ersten Fall spricht man von echten re-
aktiven Agenten, während Agenten mit internem Umweltmodell als deliberative Agenten
bezeichnet werden. Entscheidend ist an dieser Stelle jedoch nicht die interne Architektur
des Agenten, sondern einzig und allein dessen Fähigkeit zur Reaktion auf externe Einflüs-
se. Auch die Art und Weise der Reaktion spielt für das Kriterium der Reaktivität nur eine
untergeordnete Rolle.
Eine Stufe über die Reaktivität hinaus geht die Eigenschaft der
Proaktivität
. Reagiert
ein intelligenter Agent nicht bloß auf Änderungen seiner Umwelt, sondern ergreift in
bestimmten Situationen selbständig die Initiative, so spricht man von einem proaktiven
Verhalten. Eng damit verknüpft ist das Merkmal der
Zielorientiertheit
. Denn um selb-
ständig initiativ werden zu können, muss ein Agent über wohldefinierte Ziele oder sogar
ein komplexes Zielsystem verfügen. Nur dann macht es für einen Agenten Sinn, aktiv auf
seine Umgebung einzuwirken, um seine eigenen Ziele zu verfolgen. Von Bedeutung ist in
diesem Zusammenhang die Tatsache, wie umfangreich und komplex das jeweilige Ziel-
system ist. Hat ein Agent beispielsweise nur das nicht näher definierte Ziel, Informationen
über einen bestimmten Bereich zu sammeln, so kann er nicht viel mehr tun, als bestimmte
Informationsquellen zu überwachen und auf Änderungen, in diesem Fall das Eintreffen
neuer Informationen aus dem für ihn interessanten Bereich, zu reagieren. Von echtem
proaktivem Verhalten kann nur sehr eingeschränkt die Rede sein. Ein umfangreicheres
Zielsystem würde dahingegen nicht nur aus einem generellen Gesamtziel bestehen, son-
dern sich aus einer Vielzahl von Teilzielen zusammensetzen, mittels derer der Agent seine
Aufgaben wesentlich gründlicher erledigen kann. Nur mit derartigen komplexen Zielsys-
temen ist echtes proaktives Verhalten möglich.
Jeder Agent muss einen bestimmten Mindestgrad an
Schlussfolgerungsfähigkeiten
be-
sitzen, um überhaupt als Agent bezeichnet werden zu können. Allerdings ist insbesondere
im Bereich der Schlussfolgerung eine sehr breite Spanne zwischen einfachen, nur wenig
entscheidungsfreudigen Agenten und komplexen, „intelligenten“ bzw. „kognitiven“ Sys-
temen denkbar. Die Intelligenz eines Agenten setzt sich aus drei Hauptkomponenten zu-
sammen: seiner internen Wissensbasis, der Fähigkeit Schlussfolgerungen - basierend auf
den Inhalten der Wissensbasis - zu ziehen (engl. reasoning) und die Fähigkeit zu lernen,
beziehungsweise sich Änderungen der Umwelt anzupassen (engl. adaptive behavior). Die
Schlussfolgerungen eines Agenten sollten einen gewissen Grad an Rationalitat besitzen.
Rational handelt ein Agent immer dann, wenn ihn seine Handlungen der Erfüllung seines
Gesamtzieles oder eines seiner Teilziele einen Schritt näher bringen. Rationales Handeln
setzt somit die Existenz eines entsprechenden Zielsystems voraus. Für das Schlussfolgern
selbst bieten sich zum einen die bereits beschriebenen Cognitive Computing Techniken,
