Este artículo presenta un agente autónomo basado en necesidades (D2A), que propone y selecciona tareas de forma autónoma, motivadas por necesidades multidimensionales, sin asignación explícita de tareas. El D2A se basa en un sistema de valores dinámico inspirado en la teoría de la satisfacción de necesidades e integra la comprensión de las necesidades humanas, como la interacción social, la autorrealización y la autogestión. El agente evalúa el valor del estado actual, propone actividades potenciales y selecciona la que mejor se alinea con su motivación intrínseca. Experimentos realizados en el simulador de texto Concordia demuestran que el agente propuesto exhibe variabilidad y adaptabilidad similares a las humanas, generando actividades cotidianas consistentes y contextualmente relevantes. El análisis comparativo con otros agentes basados en LLM demuestra que nuestro enfoque mejora significativamente la racionalidad de las actividades simuladas.
