Los agentes de inteligencia artificial han dejado de ser una fantasía de ciencia ficción para convertirse en una realidad cotidiana. Desde asistentes conversacionales hasta sistemas complejos capaces de planificar y colaborar, estos agentes están redefiniendo el software tradicional. La evolución de los modelos de lenguaje ha sido fundamental para abrir la puerta a este nuevo tipo de inteligencia artificial, caracterizada por su capacidad de razonar, interactuar con herramientas externas y colaborar entre sí.
A diferencia de los chatbots tradicionales, estos agentes pueden recordar, tomar decisiones autónomas y trabajar en conjunto con otros agentes para alcanzar objetivos específicos. Sin embargo, comprender los agentes de IA requiere familiarizarse con una serie de términos técnicos que definen su arquitectura y comportamiento.
Un agente es una entidad autónoma que percibe su entorno y actúa sobre él, utilizando instrucciones, datos contextuales y herramientas disponibles. El entorno, por su parte, se refiere al contexto en el cual opera el agente, que puede ser un espacio virtual, una web o una red de agentes.
La percepción es la capacidad del agente para interpretar datos del entorno, mientras que la acción es la respuesta del agente ante estos estímulos. El estado es la representación actual del entorno o del propio agente en un momento dado, y es crucial para la toma de decisiones.
Los modelos de lenguaje extensos (LLM) y los modelos de razonamiento extensos (LRM) son componentes esenciales que permiten a los agentes interpretar texto, generar lenguaje natural y razonar sobre las entradas. Además, los agentes pueden usar herramientas externas como bases de datos y generadores de código para complementar sus capacidades.
La memoria permite a los agentes almacenar y recuperar información pasada, facilitando interacciones más fluidas y personalizadas. La base de conocimiento actúa como un repositorio donde el agente consulta información relevante.
La orquestación y la planificación son procesos vitales que coordinan las acciones del agente para cumplir con sus objetivos. La evaluación, por otro lado, determina el éxito del agente en sus misiones mediante métricas de precisión y eficiencia.
La arquitectura de los agentes define la relación entre sus diferentes módulos y cómo se comportan en distintas situaciones. Técnicas como la cadena de pensamiento (CoT) y el modelo de razonamiento y acción (ReAct) mejoran la precisión y eficiencia de los agentes.
La aparición de sistemas multiagente y enjambres, donde varios agentes cooperan o compiten en un entorno común, refleja la complejidad creciente de estas tecnologías. La transferencia de tareas y el debate entre agentes son ejemplos de cómo estos sistemas manejan flujos de trabajo complejos y generan respuestas robustas.
La emergente terminología de los agentes de IA es esencial no solo para ingenieros, sino también para diseñadores, emprendedores y educadores interesados en entender y aprovechar esta nueva tecnología autónoma. Al igual que internet introdujo conceptos como cliente-servidor, el auge de los agentes de inteligencia artificial demanda un nuevo vocabulario para comprender y construir el futuro.
