Raciocínio Causal em Agentes BDI: um Modelo Abstrato - Faccin, João; Nunes, Ingrid (Anais do Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações (WESAAC), 2017)
Raciocinar sobre relações de causa e efeito é um passo recorrente no processo humano de tomada de decisão. Não é raro que enfrentemos problemas que são consequências de outros problemas, e que só podem ser considerados solucionados quando suas causas também o forem. Em Ciência da Computação, diversas instâncias desse cenário podem ser identificadas. Apesar de propostas existentes serem capazes de solucionar consequências, bem como endereçar causas adequadamente, o raciocínio sobre relações causais é implementado manualmente e de forma específica para cada aplicação. Neste artigo, discutimos o uso de agentes de software como uma alternativa possível capaz de lidar com tal cenário, e apresentamos uma proposta para uma solução independente de domínio utilizando a arquitetura BDI (Belief-Desire-Intention).