En la inteligencia artificial , los agentes basados en el conocimiento recurren a un conjunto de oraciones lógicas para inferir conclusiones sobre el mundo . En el nivel de conocimiento , solo necesitamos especificar qué sabe el agente y cuáles son sus objetivos; una abstracción lógica separada de los detalles de implementación.
Esta noción de nivel de conocimiento fue introducida por primera vez por Allen Newell en la década de 1980, para tener una forma de racionalizar el comportamiento de un agente. El agente realiza acciones basadas en el conocimiento que posee, en un intento de alcanzar objetivos específicos. Elige acciones según el principio de racionalidad .
Debajo del nivel de conocimiento reside el nivel de símbolo . Mientras que el nivel de conocimiento está orientado al mundo , es decir, que se refiere al entorno en el que opera el agente, el nivel de símbolo está orientado al sistema , ya que incluye los mecanismos que el agente tiene disponibles para operar. El nivel de conocimiento racionaliza el comportamiento del agente, mientras que el nivel de símbolo mecaniza el comportamiento del agente.
Por ejemplo, en un programa de computadora, el nivel de conocimiento consiste en la información contenida en sus estructuras de datos que utiliza para realizar ciertas acciones. El nivel de símbolo consta de los algoritmos del programa, las propias estructuras de datos, etc.