El siguiente nivel de inteligencia artificial: los agentes autónomos de IA están conquistando el mundo digital: agentes de IA versus modelos de IA

🌟 El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años ha dado lugar a avances impresionantes en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje y la generación de contenidos. Pero el futuro de la IA va mucho más allá de los modelos aislados entrenados para tareas específicas. Estamos en el comienzo de una nueva era en la que los sistemas inteligentes son capaces de pensar, actuar e interactuar con su entorno de forma independiente: la era de los agentes de IA.

🧑‍🍳🏗️ El chef como metáfora de las arquitecturas cognitivas

Imagine a un chef experimentado en la cocina de un restaurante ajetreado. Su objetivo es crear platos exquisitos para los invitados. Este proceso implica una secuencia compleja de planificación, ejecución y adaptación. Registra información: pedidos de los invitados, ingredientes disponibles en la despensa y en el frigorífico. Luego considera qué platos puede preparar con los recursos disponibles y sus conocimientos. Finalmente entra en acción, corta verduras, condimenta platos y fríe carne. Hace ajustes a lo largo del proceso, modificando sus planes cuando los ingredientes se agotan o recibe comentarios de los invitados. Los resultados de sus acciones anteriores informan sus decisiones futuras. Este ciclo de ingesta, planificación, ejecución y adaptación de información describe una arquitectura cognitiva única que el chef aplica para lograr su objetivo.

🛠️🤔 Cómo piensan y actúan los agentes de IA

Al igual que este chef, los agentes de IA pueden utilizar arquitecturas cognitivas para lograr sus objetivos. Procesan información de forma iterativa, toman decisiones informadas y optimizan sus próximos pasos en función de resultados anteriores. En el corazón de estas arquitecturas cognitivas hay una capa responsable de gestionar la memoria, el estado, el razonamiento y la planificación. Utiliza técnicas de indicaciones avanzadas y marcos relacionados para guiar el razonamiento y la planificación, lo que permite al agente interactuar de manera más efectiva con su entorno y completar tareas complejas.

Adecuado para:

• Libro blanco de Google (PDF) en inglés: “Agentes” – estructura y funcionalidad de los agentes de IA

📊⚙️ Diferencias entre modelos de IA tradicionales y agentes de IA

La distinción entre modelos simples de IA y estos agentes avanzados es crucial. Los modelos tradicionales se limitan al conocimiento contenido en sus datos de entrenamiento. Hacen conclusiones o predicciones individuales basadas en la consulta inmediata del usuario. A menos que se implementen explícitamente, no mantienen el historial de sesiones ni el contexto continuo, como el historial de chat. También carecen de la capacidad de interactuar de forma nativa con sistemas externos o ejecutar procesos lógicos complejos. Aunque los usuarios pueden guiar los modelos para realizar predicciones más complejas mediante indicaciones inteligentes y el uso de marcos de razonamiento (como Chain-of-Thought o ReAct), la arquitectura cognitiva real no está inherentemente anclada en el modelo.

Por el contrario, los agentes de IA tienen una gama ampliada de conocimientos, que se consigue conectándose a sistemas externos a través de las llamadas "herramientas". Gestionan el historial de sesiones para permitir inferencias y predicciones de varios niveles basadas en solicitudes y decisiones de los usuarios en la capa de orquestación. Un “movimiento” o interacción se define como un intercambio entre el sistema que interactúa y el agente. La integración de herramientas es una parte integral de la arquitectura del agente y aprovechan las arquitecturas cognitivas nativas que emplean marcos de razonamiento o marcos de agentes prediseñados.

🛠️🌐 Herramientas: El puente hacia el mundo real

Estas herramientas son clave para la forma en que los agentes interactúan con el mundo exterior. Si bien los modelos de lenguaje tradicionales son excelentes para procesar información, carecen de la capacidad de percibir o influir directamente en el mundo real. Esto limita su utilidad en situaciones que requieren interacción con sistemas o datos externos. Se podría decir que un modelo de lenguaje es tan bueno como lo que ha aprendido de sus datos de entrenamiento. No importa cuántos datos se introduzcan en un modelo, éste carece de la capacidad básica para interactuar con el mundo exterior. Las herramientas cierran esta brecha y permiten interacciones contextuales en tiempo real con sistemas externos.

🛠️📡 Extensiones: puentes estandarizados a API

Hay diferentes tipos de herramientas disponibles para los agentes de IA. Las extensiones proporcionan un puente estandarizado entre una API y un agente, lo que permite que las API se ejecuten sin problemas independientemente de su implementación subyacente. Imagine desarrollar un agente para ayudar a los usuarios a reservar vuelos. Quiere utilizar la API de Google Flights, pero no está seguro de cómo el agente debe realizar solicitudes a este punto final de API. Un enfoque sería implementar un código personalizado que analice la solicitud del usuario y llame a la API. Sin embargo, esto es propenso a errores y difícil de escalar. Una solución más sólida es utilizar una extensión. Una extensión utiliza ejemplos para enseñar al agente cómo utilizar el punto final de la API y qué argumentos o parámetros se requieren para una llamada exitosa. Luego, el agente puede decidir en tiempo de ejecución qué extensión es la más adecuada para resolver la consulta del usuario.

💻📑 Características: Tareas estructuradas y reutilización

Las funciones son similares en concepto a las funciones del desarrollo de software. Son módulos de código autónomos que realizan una tarea específica y pueden reutilizarse cuando sea necesario. En el contexto de los agentes, un modelo puede elegir entre un conjunto de funciones conocidas y decidir cuándo llamar a qué función y con qué argumentos. Sin embargo, a diferencia de las extensiones, un modelo no realiza una llamada API directa cuando utiliza funciones. La ejecución se produce en el lado del cliente, lo que brinda a los desarrolladores más control sobre el flujo de datos en la aplicación. Esto es particularmente útil cuando las llamadas API deben ocurrir fuera del flujo de arquitectura del agente directo, las restricciones de seguridad o autenticación impiden las llamadas directas, o las limitaciones operativas o de tiempo hacen imposible la ejecución en tiempo real. Las funciones también son excelentes para formatear la salida del modelo en un formato estructurado (como JSON), lo que facilita que otros sistemas lo procesen aún más.

🧠📚 El problema del conocimiento estático y la solución a través de almacenes de datos

Los almacenes de datos abordan las limitaciones del conocimiento estático de los modelos de lenguaje. Piense en un modelo de lenguaje como una enorme biblioteca de libros que contienen sus datos de entrenamiento. A diferencia de una biblioteca real, que constantemente añade nuevos volúmenes, este conocimiento permanece estático.

Los almacenes de datos permiten a los agentes acceder a información más dinámica y oportuna. Los desarrolladores pueden proporcionar datos adicionales en su formato nativo, eliminando transformaciones de datos, reentrenamiento de modelos o ajustes que consumen mucho tiempo. El almacén de datos convierte los documentos entrantes en incrustaciones de vectores que el agente puede utilizar para extraer la información que necesita.

Un ejemplo típico del uso de almacenes de datos es la generación aumentada de recuperación (RAG), donde el agente puede acceder a una variedad de formatos de datos que incluyen contenido de sitios web, datos estructurados (PDF, documentos de Word, archivos CSV, hojas de cálculo) y datos no estructurados (HTML, PDF, TXT). El proceso implica generar incrustaciones para la solicitud del usuario, comparar estas incrustaciones con el contenido de la base de datos vectorial, recuperar el contenido relevante y pasarlo al agente para que formule una respuesta o acción.

🎯🛠️ Uso de herramientas y enfoques de aprendizaje para agentes

La calidad de las respuestas de un agente depende directamente de su capacidad para comprender y realizar estas diversas tareas, incluida la selección de las herramientas adecuadas y su uso eficaz. Para mejorar la capacidad de un modelo para seleccionar las herramientas adecuadas, existen varios enfoques de aprendizaje dirigidos:

1. Aprendizaje en contexto

Proporciona un modelo generalizado con indicaciones, herramientas y algunos ejemplos en el momento de la inferencia, lo que le permite aprender sobre la marcha cómo y cuándo utilizar esas herramientas para una tarea específica. El marco ReAct es un ejemplo de este enfoque.

2. Aprendizaje en contexto basado en la recuperación

Va un paso más allá y completa dinámicamente el mensaje del modelo con la información, las herramientas y los ejemplos relacionados más relevantes recuperados del almacenamiento externo.

3. Aprendizaje basado en ajustes

Implica entrenar un modelo con un conjunto de datos más grande de ejemplos específicos antes de la inferencia. Esto ayuda al modelo a comprender cuándo y cómo aplicar ciertas herramientas incluso antes de recibir las solicitudes de los usuarios.

La combinación de estos enfoques de aprendizaje permite soluciones sólidas y adaptables.

🤖🔧 Desarrollo de agentes de IA y soluciones de código abierto

La implementación práctica de agentes de IA se puede simplificar significativamente utilizando bibliotecas como LangChain y LangGraph. Estas bibliotecas de código abierto permiten a los desarrolladores crear agentes complejos "encadenando" secuencias de lógica, razonamiento y llamadas a herramientas.

Por ejemplo, utilizando SerpAPI (para la Búsqueda de Google) y Google Places API, un agente puede responder a la consulta de varios pasos de un usuario buscando primero información sobre un evento específico y luego buscando la dirección del lugar asociado.

🌐⚙️ Producción y plataformas para agentes de IA

Para el desarrollo de aplicaciones de producción, plataformas como Vertex AI de Google proporcionan un entorno totalmente administrado que proporciona todos los elementos esenciales para la creación de agentes. Utilizando una interfaz de lenguaje natural, los desarrolladores pueden definir rápidamente elementos críticos de sus agentes, incluidos objetivos, instrucciones de tareas, herramientas y ejemplos.

La plataforma también proporciona herramientas de desarrollo para probar, evaluar, medir el rendimiento, depurar y mejorar la calidad general de los agentes desarrollados. Esto permite a los desarrolladores centrarse en crear y perfeccionar sus agentes mientras la plataforma se encarga de la complejidad de la infraestructura, la implementación y el mantenimiento.

🌌🚀 El futuro de los agentes de IA: encadenamiento de agentes y aprendizaje iterativo

El futuro de los agentes de IA tiene un potencial inmenso. A medida que las herramientas evolucionen y las habilidades de razonamiento mejoren, los agentes podrán resolver problemas cada vez más complejos. Un enfoque estratégico, **“Encadenamiento de agentes”**, que combina agentes especializados (cada uno experto en un área o tarea específica) seguirá ganando importancia y permitirá resultados sobresalientes en diversas industrias y áreas problemáticas.

Es importante enfatizar que el desarrollo de arquitecturas de agentes complejas requiere un enfoque iterativo. La experimentación y el refinamiento son clave para encontrar soluciones a requisitos comerciales y necesidades organizacionales específicos.

Aunque no hay dos agentes idénticos debido a la naturaleza generativa de los modelos subyacentes, al aprovechar las fortalezas de estos componentes fundamentales podemos crear aplicaciones poderosas que amplían las capacidades de los modelos de lenguaje y agregan valor real. El viaje de la IA desde modelos pasivos a agentes activos e inteligentes acaba de comenzar y las posibilidades parecen ilimitadas.

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⚙️ El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado una dinámica notable en los últimos años. En particular, el concepto de “agentes” ha permitido un nuevo nivel de interacción y resolución de problemas. Los agentes son más que simples modelos; son sistemas autónomos que persiguen objetivos interactuando con el mundo, procesando información y tomando decisiones. A continuación, se analiza el concepto de agentes y se complementa con enfoques innovadores para aumentar el rendimiento.

🚀 ¿Qué es un agente?

Un agente puede definirse como una aplicación de software que intenta lograr un objetivo mediante la observación y la interacción con su entorno. A diferencia de los modelos tradicionales que simplemente responden a solicitudes, los agentes pueden actuar de forma proactiva y decidir de forma independiente cómo lograr su objetivo.

✨ Componentes centrales de un agente

• El modelo: El elemento central de un agente es el modelo de lenguaje, que actúa como tomador de decisiones. Este modelo puede ser de naturaleza general o adaptarse específicamente a casos de uso específicos.
• Las herramientas: Las herramientas amplían las capacidades del modelo proporcionando acceso a fuentes de datos o funciones externas. Algunos ejemplos son integraciones API o bases de datos.
• La capa de orquestación: esta capa controla cómo el agente recopila información, la procesa y realiza acciones. Forma el “cerebro” del agente, integrando lógica, memoria y toma de decisiones.

🧠 Agentes versus modelos

Una diferencia fundamental entre agentes y modelos simples radica en la forma en que manejan la información:

• Modelos: limitados a respuestas basadas en inferencias y solo utilizan datos de entrenamiento.
• Agentes: aproveche las herramientas para obtener información en tiempo real y realizar tareas avanzadas, como interacciones de varios turnos.

🔧 Funcionalidades ampliadas a través de herramientas

🌐 Extensiones

Las extensiones son interfaces entre API y agentes. Permiten al agente realizar llamadas API sin la necesidad de un código personalizado complejo.

⚙️ Características

A diferencia de las extensiones, las funciones se ejecutan en el lado del cliente. Estos proporcionan a los desarrolladores control sobre el flujo de datos y permiten la implementación de una lógica específica.

📊 Bases de datos

Al integrar bases de datos vectoriales, los agentes pueden acceder dinámicamente a datos estructurados y no estructurados para proporcionar respuestas más precisas y contextuales.

📈 Aumentar el rendimiento mediante el aprendizaje dirigido

Para aumentar la eficiencia de los agentes, existen varios métodos de aprendizaje:

1. Aprendizaje en contexto: permite que los modelos aprendan y apliquen herramientas y ejemplos directamente durante el tiempo de inferencia.
2. Aprendizaje en contexto basado en recuperación: combina la recuperación dinámica de datos con el modelo para acceder a información contextual.
3. Ajuste fino: el modelo se optimiza para tareas específicas mediante adiciones de datos específicas.

🔮 Potencial futuro de los agentes

El desarrollo de agentes va mucho más allá de aplicaciones anteriores. En el futuro, los agentes podrían cambiar las reglas del juego en las siguientes áreas:

• Atención médica: los agentes podrían proporcionar diagnósticos y planes de tratamiento personalizados.
• Educación: Se podrían realizar plataformas dinámicas de aprendizaje a través de agentes que respondan a las necesidades de cada estudiante.
• Economía: Los procesos y la toma de decisiones automatizados podrían revolucionarse en las empresas mediante el uso de agentes.

🏁 Los agentes representan un avance revolucionario en IA

Los agentes representan un avance revolucionario en IA al combinar modelos con herramientas, lógica y capacidades de toma de decisiones. Las posibilidades que ofrecen son casi ilimitadas y su importancia seguirá creciendo en un mundo cada vez más dependiente de los datos y la automatización.

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Konrad Wolfenstein

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