Dos términos que han cobrado gran importancia en los últimos meses son los agentes de IA y la IA Agentic. Representan paradigmas distintos en el desarrollo de la IA, cada uno con capacidades y aplicaciones únicas. Un estudio reciente proporciona una taxonomía clara para diferenciar estos conceptos, ofreciendo información sobre sus arquitecturas, casos de uso y desafíos.
Tabla de contenidos
¿Qué son los agentes de IA?
Los agentes de IA son entidades de software autónomas diseñadas para realizar tareas específicas y bien definidas con mínima intervención humana. Tenlos en mente como asistentes inteligentes que se destacan en la ejecución de flujos de trabajo orientados a objetivos dentro de un alcance limitado.
Aprovechan grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4, combinados con herramientas externas (como API, búsquedas web, uso de computadoras) para procesar entradas, razonar y generar resultados prácticos.
Sus características principales incluyen:
Autonomía
Operan de forma independiente una vez inicializados, gestionando tareas como la programación o la atención al cliente sin supervisión constante.
A menudo, con especificidad de tareas
Diseñados para dominios específicos, como el filtrado de correo electrónico o las recomendaciones personalizadas, garantizando eficiencia y precisión.
Reactividad y adaptación
Responden a las entradas en tiempo real, como las consultas de los usuarios, y pueden adaptarse mediante ciclos de retroalimentación, aunque su aprendizaje es limitado.
Un ejemplo práctico es Claude de Anthropic en su proyecto «Uso de la computadora», donde navega por software, completa formularios o realiza investigaciones de forma autónoma controlando una computadora como si fuera un humano.
Los agentes de IA funcionan bien en aplicaciones como la automatización de la atención al cliente o la búsqueda empresarial, donde predominan las tareas modulares y repetibles.
¿Qué es la IA Agentic?
La IA Agentic lleva las cosas al siguiente nivel, representando un cambio de paradigma hacia sistemas colaborativos multiagente.
En lugar de una sola entidad, la IA Agentic involucra a múltiples agentes de IA especializados que trabajan juntos para abordar objetivos complejos y dinámicos.Estos sistemas descomponen los objetivos generales en subtareas, las asignan a los agentes de IA y se coordinan mediante protocolos de comunicación, memoria compartida u orquestadores centralizados.
Las características clave pueden incluir:
Colaboración entre múltiples agentes
Los agentes de IA con roles diferenciados (como planificación, ejecución y supervisión) colaboran para lograr objetivos comunes, como optimizar un ecosistema doméstico inteligente.
Descomposición dinámica de tareas
Las tareas complejas se desglosan y reasignan en tiempo real, adaptándose a las condiciones cambiantes.
Memoria y razonamiento persistentes
Los agentes de IA conservan el contexto en todas las interacciones, lo que permite la toma de decisiones reflexiva y el refinamiento iterativo de la estrategia.
Una analogía del estudio lo ilustra: un agente de IA es como un termostato inteligente que ajusta la temperatura de forma autónoma, mientras que la IA agenética es un sistema doméstico inteligente donde los agentes gestionan conjuntamente las previsiones meteorológicas, los precios de la energía y la seguridad.
La IA agenética destaca en ámbitos como la coordinación robótica, el apoyo a la toma de decisiones médicas o la automatización de la investigación, donde las tareas interdependientes exigen inteligencia orquestada.
Diferencias Clave
El estudio describe varias distinciones:
Alcance y Complejidad
Los Agentes de IA se centran en tareas individuales y modulares (como responder consultas), mientras que la IA Agentic gestiona flujos de trabajo multifacéticos e interdependientes (como la gestión de una cadena de suministro).
Arquitectura
Los Agentes de IA son sistemas más autónomos, potenciados por herramientas, mientras que la IA Agentic implica ecosistemas multiagente con capas de comunicación y coordinación.
Nivel de Autonomía
Los Agentes de IA tienen una autonomía limitada dentro de tareas predefinidas; la IA Agentic exhibe una autonomía emergente mediante el razonamiento colaborativo y la adaptación.
Aplicaciones
Los Agentes de IA potencian la atención al cliente o la priorización del correo electrónico, mientras que la IA Agentic impulsa casos de uso avanzados, como vehículos autónomos o sistemas sanitarios colaborativos.
En conclusión
El estudio sugiere que abordar estos problemas abrirá nuevas posibilidades…
Para los agentes de IA, los avances en los búferes de memoria y la integración de herramientas podrían mejorar la adaptabilidad.
Para la IA de Agentic, los marcos escalables de orquestación y explicabilidad serán cruciales para dominios de alto riesgo como las finanzas o la robótica autónoma.
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Chief Evangelist @ Kore.ai | Me apasiona explorar la intersección de la IA y el lenguaje. Desde modelos lingüísticos y agentes de IA hasta aplicaciones agenéticas, marcos de desarrollo y herramientas de productividad centradas en los datos, comparto ideas sobre cómo estas tecnologías están dando forma al futuro.