Implementação de agentes cognitivos baseados em grafos de conhecimento

Este trabalho apresenta uma implementação de agente cognitivo fundamentado em grafos de conhecimento direcionados para representação e inferência de informações semânticas. O sistema proposto utiliza a biblioteca NetworkX em Python para construir estruturas de conhecimento que permitem consultas relacionais complexas através de caminhos no grafo. A metodologia envolveu o desenvolvimento de uma classe AgenteCognitivo capaz de adicionar conhecimento na forma de triplas (entidade-relação-entidade), realizar consultas sobre relações existentes entre entidades e visualizar a estrutura do conhecimento. Os resultados demonstraram a eficácia do sistema em estabelecer conexões indiretas entre conceitos, como evidenciado pela consulta que relacionou "Cachorro" a "Patas" através do caminho intermediário "Animal". A implementação mostrou-se promissora para aplicações em sistemas de inteligência artificial que requerem raciocínio sobre conhecimento estruturado, oferecendo um ponto de partida para o desenvolvimento de agentes mais sofisticados capazes de inferência semântica.