Sistema multiagente enfocado en procesos de inteligencia artificial distribuida para la captura y el ruteo de pedidos

Anny Astrid Espitia Cubillos; Robinson Jiménez Moreno; Mateo Andrés Pulido Aponte

doi:10.24054/rcta.v2i46.3530

Autores/as

Anny Astrid Espitia Cubillos Universidad Militar Nueva Granada https://orcid.org/0000-0002-4791-0250
Robinson Jiménez-Moreno Universidad Militar Nueva Granada https://orcid.org/0000-0002-4812-3734
Mateo Andrés Pulido Aponte Universidad Militar Nueva Granada https://orcid.org/0009-0006-5858-7184

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i46.3530

Palabras clave:

Aplicación, agente de razonamiento y acción, optimización, bases de datos, ruteo, inteligencia artificial, sistema multiagente

Resumen

Este documento presenta el diseño de un sistema multiagente enfocado en procesos de inteligencia artificial distribuida operado por texto que funciona siguiendo un modelo de dialogo, orientado a la gestión eficiente de órdenes de pedido de productos industriales, éste sistema integra cinco agentes de razonamiento y acción: el agente general potenciado con el modelo de lenguaje de inteligencia artificial Gemini de Google que lleva el flujo de la conversación y redirecciona las tareas a los otros agentes, un agente que identifica clientes, un agente que reconoce los productos, un agente que genera los pedidos y un agente que rutea. El sistema multiagente está diseñado para interactuar de manera virtual y conversacional con los usuarios, facilitando la creación y gestión de pedidos mediante un enfoque innovador que integra tecnologías avanzadas de procesamiento natural del lenguaje, bases de datos vectoriales y relacionales, y métodos de optimización. Finalmente, para su validación en un entorno real, se utilizan datos de una empresa de producción y distribución de productos de aseo, lo que permite desarrollar distintas pruebas para la identificación de clientes, productos, cantidades y establecimiento de rutas de entrega de pedidos. Se concluye que el flujo conversacional y técnicas utilizadas permite a los usuarios realizar consultas sobre clientes con una exactitud promedio del 77,38% y de productos con una precisión promedio del 88.57%, aún en escenarios con ambigüedades semánticas, logrando gestionar órdenes de manera intuitiva. Se logra además optimizar el ruteo de los pedidos considerando simultáneamente dos criterios que pueden ponderarse: importancia del cliente y distancia recorrida.

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