En base a autonomía, aprendizaje y cooperación, podemos diferenciar entre agentes colaborativos y los agentes de interfaz:
Agentes colaborativos: enfatizan su autonomía y cooperación (con otros agentes) para realizar su tarea. Pueden aprender.
Agentes de interfaz: ponen énfasis en su autonomía y aprendizaje para realizar sus tareas, y asisten y dan soporte al usuario para aprender el uso de una aplicación.
La investigación de los agentes de una forma individual es estudiada por la Inteligencia Artificial, pero debido a la aplicación de agentes en forma colectiva, se crea una nueva rama de la IA, la Inteligencia Artificial Distribuida, que Avouris (1992) define como “un subcampo de la Inteligencia Artificial, y que se centra en los comportamientos inteligentes colectivos que son producto de la cooperación de diversas entidades (agentes)”.
Un agente individual puede aplicarse de múltiples maneras en los entornos actuales. Según Merelo (1997) puede ser usado como:
a) Ayuda al cliente: puede escuchar el problema, buscar en medios diferentes y proponer la solución.
b) Filtrado y búsqueda en la World Wide Web: aprendería los hábitos de búsqueda del usuario para proponer nuevas páginas.
c) Busca gangas: un agente podría buscar el objeto que desee su usuario al mejor precio.
d) Agentes charlatanes: puede mantener una conversación con el usuario, tomando la apariencia deseada para diversión.
e) Trabajo en grupo: los agentes se están usando para negociar problemas de trabajo y coordinación de un grupo.
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