Preámbulo
La Inteligencia Químico (IA) está evolucionando rápidamente y 2024 se perfila como el año de los agentes de IA. Pero, ¿qué son los agentes de IA y por qué se están volviendo tan importantes? Los agentes de IA representan un cambio de los modelos tradicionales de IA a sistemas más autónomos capaces de razonar, planificar y comportarse por sí mismos. En este artículo, profundizaremos en todo lo que necesita retener sobre los agentes de IA, incluido en qué son buenos los agentes de IA, los diferentes tipos de agentes de IA y por qué son el próximo gran avance en inteligencia sintético.
El cambio de modelos monolíticos a sistemas de IA compuestos
Los modelos tradicionales de IA, aunque potentes, están limitados por los datos con los que se entrenan. Estos modelos pueden ocasionar respuestas a una variedad de indicaciones, pero a menudo tienen dificultades para adaptarse a tareas fuera de su capacitación específica. Por ejemplo, si le pregunta a un maniquí central sobre sus días de ocio, probablemente fallará porque carece de comunicación a bases de datos personales u otros capital externos necesarios para dedicar una respuesta correcta.
Los modelos de IA por sí solos son efectos para tareas como resumir documentos, redactar correos electrónicos o proporcionar respuestas generales, pero su seguro potencial se libera cuando se integran en sistemas más amplios, lo que llamamos sistemas compuestos de IA. Estos sistemas combinan múltiples componentes, como bases de datos, herramientas externas y diferentes tipos de modelos de IA, para manejar tareas más complejas.
Sistemas compuestos de IA en actividad
Considere este ejemplo: si desea planificar unas ocio y necesita retener cuántos días de ocio le quedan, un maniquí de IA simple tendría dificultades porque no conoce sus datos personales. Sin bloqueo, si construimos un sistema de IA compuesto, podemos conectar el maniquí a una cojín de datos que contenga la información de sus ocio. El sistema funciona mediante:
- Consultar el maniquí de idioma. para una respuesta.
- Creando una consulta de búsqueda para la cojín de datos de ocio.
- Obteniendo la información de la cojín de datos.
- Generando una respuesta en cojín a esa información.
Este tipo de sistema compuesto utiliza componentes programáticos como consultas de búsqueda y demostración de datos para aumentar la precisión y la eficiencia, haciéndolo más adaptable a tareas específicas. Este cambio con destino a sistemas compuestos muestra cómo se pueden ensamblar componentes modulares de IA para resolver problemas más complejos.
¿Qué son los agentes de IA?
Ahora pasemos a la pregunta: ¿Qué son los agentes de IA?
En esencia, los agentes de IA son sistemas que realizan tareas de forma autónoma interactuando con su entorno. Pueden percibir entradas (como datos o consultas de los usuarios), procesar esta información y tomar acciones para alcanzar un objetivo específico. A diferencia de los modelos tradicionales de IA que se basan solamente en dialéctica o datos preprogramados, los agentes inteligentes en IA están diseñados para adaptarse y tomar decisiones basadas en nueva información o entornos cambiantes.
¿Cómo funcionan los agentes de IA?
Entonces, ¿dónde entran en selección los agentes de IA? Los agentes de IA representan la sucesivo etapa de los sistemas de IA compuestos, llevando la dialéctica del sistema un paso más allá al dedicar a los modelos de idioma grandes (LLM) más control sobre cómo se completan las tareas. En división de seguir un camino rígido y predefinido, los agentes de IA están diseñados para razonar, planificar y comportarse de forma autónoma para resolver problemas complejos.
A continuación se muestra un desglose de las características secreto que hacen que los agentes de IA sean especiales:
Capacidades de razonamiento
Los agentes de IA funcionan con LLM que pueden razonar los problemas paso a paso. Esto significa que en división de proporcionar una respuesta rápida (y potencialmente incorrecta), el agente se toma el tiempo para analizar el problema, planificar una decisión e identificar herramientas o datos externos que pueda faltar.
Capacidad de comportarse
Los agentes de IA pueden tomar medidas mediante el uso de programas o herramientas externos, como despabilarse en la web, consultar una cojín de datos o realizar cálculos. Estas herramientas se conocen como “programas externos” en el mundo de la IA y permiten al agente ir más allá de una simple respuesta a preguntas.
Por ejemplo, si está planeando unas ocio y quiere retener cuántas botellas de protector solar necesita, el agente de IA podría:
- Consulta tus días de ocio en su memoria.
- Consulte el pronóstico del tiempo de Florida para conocer las horas esperadas de luz solar.
- Busque recomendaciones de sanidad sobre el uso de protector solar.
- Calcule la cantidad de protector solar que necesitará en función de estos factores.
Comunicación a la memoria
Otra característica importante de los agentes de IA es su memoria. Esto no se refiere sólo a recapacitar conversaciones anteriores, sino además a acumular el proceso de razonamiento interno, de forma muy parecida a cómo los humanos piensan en voz incorporación cuando resuelven un problema. Esta memoria permite al agente recuperar información útil durante etapas posteriores de la tarea, lo que lo convierte en un asistente más personalizado y eficaz.
Tipos de agentes de IA
Aquí hay un desglose de los principales tipos de agentes de IA:
- Agentes reflejos simples: Alega directamente a estímulos ambientales con reglas predefinidas, sin ninguna memoria ni capacidad de enseñanza. Lo mejor para tareas sencillas.
- Agentes reflejos basados en modelos: Utilice modelos internos del entorno para manejar tareas más complejas recordando acciones pasadas y prediciendo estados futuros.
- Agentes basados en objetivos: Interpretar para alcanzar objetivos específicos considerando las consecuencias futuras y planificando acciones en consecuencia.
- Agentes basados en servicios públicos: Evaluar múltiples acciones posibles para maximizar su utilidad (o beneficio), haciéndolas ideales para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.
- Agentes de enseñanza: Adaptarse y mejorar con el tiempo aprendiendo de las interacciones con el entorno, volviéndose más eficientes e inteligentes a medida que operan.
Para retener más sobre cada uno de estos tipos, consulte nuestro artículo detallado sobre Tipos de agentes de IA.
Situación multiagente
Un ámbito de agentes múltiples es un sistema en el que múltiples agentes de IA colaboran para resolver tareas complejas interactuando entre sí y con su entorno. Cada agente en el ámbito tiene roles, capacidades o conocimientos especializados y trabajan juntos para alcanzar un objetivo global. Los agentes son autónomos, lo que significa que pueden percibir su entorno, razonar sobre él, emprender acciones y ilustrarse con el tiempo.
- Pregunta de usufructuario: El proceso comienza cuando un usufructuario envía una consulta o tarea. Esta consulta es la entrada que el agente de IA debe procesar.
- LLM (maniquí de idioma holgado): La consulta se envía primero al LLMque interpreta la pregunta y decide cómo procesarla. El LLM genera una respuesta auténtico y decide si se requieren pasos adicionales para encarar la consulta por completo.
- Actividad: Si se necesitan pasos adicionales, el agente realiza acciones utilizando varias herramientas o sistemas externos, como búsquedas web, consultas de bases de datos o API (como WolframAlpha o Wikipedia). Estas acciones ayudan al agente a compendiar información adicional o realizar tareas específicas.
- Observación: El resultado de la actividad se retroalimenta al sistema como un observación. El agente evalúa esta información para determinar si argumenta a la consulta del usufructuario o si es necesaria alguna actividad adicional.
- Caracolillo: El sistema puede acontecer por múltiples iteraciones del Actividad y Observación etapas, refinando continuamente la respuesta hasta que se determine la respuesta final.
- Producción: Una vez que el agente completa el proceso y genera la respuesta final, se la entrega al usufructuario.
Este tirabuzón permite al agente mejorar de forma iterativa la precisión de sus respuestas incorporando herramientas y acciones externas, entregando así resultados más completos y precisos.
Agentes de IA frente a sistemas de IA compuestos tradicionales
Los agentes de IA representan un avance significativo con respecto a los sistemas de IA compuestos tradicionales oportuno a su autonomía, razonamiento y adaptabilidad. Si acertadamente los sistemas tradicionales siguen siendo eficaces para tareas sencillas y acertadamente definidas, carecen de las capacidades dinámicas de resolución de problemas que poseen los agentes de IA.
La sucesivo tabla destaca las diferencias secreto entre los chatbots de IA agentes (que representan agentes de IA) y los chatbots de IA no agentes (que representan sistemas compuestos tradicionales):
| Característica/Aspecto | Chatbots de IA agentes (agentes de IA) | Chatbots de IA no agentes (sistemas de IA compuestos tradicionales) |
| Autonomía | En gran medida autónomo, capaz de razonar y tomar decisiones. | Autonomía limitada, sigue principalmente reglas preprogramadas. |
| Proceso de toma de decisiones | Puede planificar y dividir tareas complejas en pasos más pequeños para obtener mejores soluciones. | Sigue una dialéctica directa sin capacidad auténtico de razonamiento. |
| Comunicación a herramientas externas | Puede ingresar y utilizar herramientas externas (p. ej., API, bases de datos) para mejorar las respuestas. | Normalmente no accede a herramientas o sistemas externos. |
| Aprendiendo | Tiene memoria y puede mejorar aprendiendo de interacciones pasadas. | Puede tener un enseñanza constreñido, generalmente interiormente de un conjunto fijo de respuestas. |
| Resolución de problemas | Puede manejar problemas complejos de varios pasos combinando el razonamiento con capital externos. | Maneja problemas simples y acertadamente definidos con respuestas escritas. |
| Flexibilidad | Flexible y adaptable a consultas o tareas cambiantes. Puede ajustar su enfoque basándose en nueva información. | Rígido en sus respuestas, incapaz de adaptarse más allá de una dialéctica predefinida. |
| Razonamiento de control | Utiliza un enfoque basado en el razonamiento para atreverse los pasos necesarios para alcanzar una meta. | Sigue una dialéctica codificada y basada en reglas sin un razonamiento más profundo. |
| Reproducción de respuesta | Itera las respuestas recopilando más datos y refinando la decisión hasta que sea precisa. | Proporciona una respuesta inmediata sin revisar ni mejorar el resultado. |
| Manejo de consultas complejas | Capaz de resolver consultas en gran medida complejas o ambiguas mediante el uso de múltiples capital. | Más adecuado para consultas sencillas y acertadamente definidas. |
| Memoria y personalización | Conserva interacciones pasadas para ofrecer respuestas más personalizadas y conscientes del contexto. | Normalmente carece de memoria y proporciona respuestas genéricas o estáticas. |
| Casos de uso | Ideal para problemas dinámicos y en desarrollo, como dirección de proyectos, servicio al cliente o investigación. | Lo mejor para atención al cliente básica, preguntas frecuentes o conversaciones lineales. |
Aplicaciones del mundo auténtico de los agentes de IA
Los agentes de IA tienen aplicaciones prácticas en diversos campos, desde el servicio al cliente y la dirección de proyectos hasta el expansión y la investigación de software. Por ejemplo, un agente de IA podría manejar de forma independiente los problemas de GitHub analizando el problema, recuperando datos relevantes y sugiriendo o incluso implementando soluciones. Este nivel de autonomía permite a los agentes de IA manejar un espectro más amplio de tareas en comparación con los sistemas tradicionales, lo que los hace particularmente efectos en entornos dinámicos e impredecibles.
Estos son algunos de nuestros últimos artículos donde puede ver a los agentes de IA en actividad:
Otros capital efectos
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Conclusión
Los agentes de IA representan el próximo gran brinco en inteligencia sintético, ya que ofrecen un nivel de razonamiento, planificación y autonomía que supera los sistemas tradicionales de IA compuesta. A medida que estos agentes se integren más en nuestra vida diaria y flujos de trabajo profesionales, desempeñarán un papel fundamental para ayudarnos a afrontar con facilidad desafíos cada vez más complejos. Ya sea que se trate de ejecutar sus planes de ocio o encarar tareas complejas como la resolución de problemas de software, los agentes de IA están preparados para revolucionar la forma en que interactuamos con la IA.
Estén atentos mientras continuamos explorando esta apasionante frontera de la IA.
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