Los 10 agentes de IA a los que habrá que prestar atención en 2025 🚀
El año pasado, los agentes de IA no sólo fueron noticia: cambiaron nuestra forma de trabajar, comunicarnos y resolver problemas. Desde la automatización de tareas tediosas hasta la resolución de retos complejos, se convirtieron en aliados indispensables para desarrolladores y empresas.
A medida que nos adentramos en 2025, los agentes de IA ya se perfilan como aún más capaces y versátiles. Estos sistemas son como tener un asistente sobrealimentado a tu lado: analizan datos, toman decisiones y se integran a la perfección con herramientas y entornos.
Esto es lo que los hace tan revolucionarios:
🧠 Razonamiento: No se limitan a seguir instrucciones, sino que reflexionan sobre los problemas.
🛠️ Uso de herramientas: ¿Necesitas conectarte a APIs o controlar hardware? Lo tienen cubierto.
📚 Recuperación de información: Gracias a las integraciones con herramientas como los grandes modelos lingüísticos (LLMs), las bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud, y los modelos de incrustación, cortan conjuntos de datos masivos como si fueran mantequilla.
🌍 Conciencia del entorno: Obtienen el contexto en la conversación o en el mundo físico.
En este post, desglosamos los 10 agentes de IA más impresionantes que deberías tener en cuenta en 2025. Si estás interesado en crear aplicaciones más inteligentes, rápidas y capaces, no te pierdas estas herramientas. ¡Pongámonos manos a la obra! 🌟
Proyecto Astra de Google: Redefiniendo la asistencia de la IA para la vida diaria
El Proyecto Astra de Google es un agente avanzado de IA desarrollado por DeepMind, diseñado para integrarse perfectamente en la vida cotidiana gracias a sus capacidades multimodales. Astra, que utiliza Gemini 2.0, un modelo de IA para el área de los agentes publicado recientemente, procesa y responde a diversas entradas (texto, imágenes, vídeos y audio), lo que lo convierte en un asistente muy interactivo e intuitivo.
Entre las características más destacadas de Astra se encuentran la memoria en tiempo real para la comprensión contextual, el uso avanzado de herramientas (por ejemplo, Google Search, Maps y Lens) y la capacidad de ayudar en tareas como identificar objetos o proporcionar recomendaciones. Por ejemplo, los usuarios pueden apuntar su teléfono a una estantería y pedir a Astra que identifique el libro mejor valorado, mostrando su capacidad única para conectar los mundos digital y físico. Con planes para integrar algunas de sus capacidades en otros productos de Google, Astra está llamada a redefinir la IA personal en 2025 y más allá.
Actualmente, el Proyecto Astra está siendo probado por un número limitado de usuarios de confianza para perfeccionar sus capacidades y descubrir nuevos usos para un asistente universal de IA. Si estás interesado, puedes unirte a la lista de espera para convertirte en probador.
Copilot de Microsoft: Simplificar los flujos de trabajo y aumentar la productividad
Microsoft Copilot es un agente de IA integrado en muchas plataformas ofimáticas de Microsoft, como Office 365 y Dynamics 365, diseñado para agilizar las tareas y los flujos de trabajo cotidianos. Por ejemplo, en Word, Copilot te ayuda a redactar informes o a refinar el texto existente. En Excel, ayuda a generar fórmulas y crear visualizaciones basadas en entradas de lenguaje natural. En Teams, Copilot mejora la colaboración resumiendo las reuniones, resaltando los puntos clave y sugiriendo acciones. Su capacidad para adaptarse al contexto del usuario lo convierte en un agente práctico y eficaz para mejorar la productividad.
Para los desarrolladores, Copilot va más allá de las tareas del usuario final, ofreciendo integración con Azure para automatizar los flujos de trabajo y gestionar los procesos empresariales. Al integrar la IA en las herramientas que la gente ya utiliza a diario, Microsoft Copilot simplifica el trabajo repetitivo, lo que permite a los equipos centrarse en retos más complejos y creativos.
Plugins de ChatGPT: Ampliación del alcance de GPT a las tareas del mundo real
Los ChatGPT Plugins convierten los modelos GPT de OpenAI en potentes herramientas que pueden interactuar con sistemas externos, haciéndolos capaces de realizar tareas del mundo real más allá de la generación de texto. Estos plugins permiten a ChatGPT obtener datos en tiempo real, integrarse con servicios de terceros como Expedia, Wolfram Alpha y Zapier, y automatizar flujos de trabajo, lo que lo acerca a actuar como un asistente dinámico de IA tanto para particulares como para empresas. Por ejemplo, los usuarios pueden pedir a ChatGPT que reserve vuelos, calcule ecuaciones complejas o automatice tareas repetitivas en varias aplicaciones.
Aunque los plugins de ChatGPT no son agentes totalmente autónomos, permiten un comportamiento similar al de un agente al responder dinámicamente a las indicaciones y utilizar herramientas externas para completar las tareas. Para los desarrolladores, esto significa una forma más sencilla de crear flujos de trabajo a medida o añadir automatización inteligente sin necesidad de una configuración exhaustiva.
OpenAI aún no ha lanzado un agente de IA independiente como el Project Astra de Google o el Copilot de Microsoft, pero hay rumores y especulaciones sobre una futura oferta, cuyo nombre en código es "Operator ", que podría aportar más autonomía similar a la de un agente. Permanezcamos atentos para ver cómo evoluciona OpenAI en este ámbito.
AutoGPT: Un pionero en la ejecución autónoma de tareas
AutoGPT es un proyecto experimental de código abierto que transforma modelos GPT en agentes autónomos capaces de realizar tareas complejas de varios pasos con una intervención humana mínima. Aprovechando la potencia de GPT-4, AutoGPT puede descomponer objetivos de alto nivel en tareas más pequeñas y procesables, ejecutarlas en secuencia y repetir sus resultados para alcanzar los resultados deseados. Esto lo convierte en uno de los primeros ejemplos de agente autónomo de IA ampliamente adoptado por los desarrolladores.
Aunque aún se encuentra en sus primeras fases, AutoGPT ha cautivado la imaginación de la comunidad de IA al demostrar el potencial de los agentes autónomos. Los desarrolladores están experimentando con sus capacidades para crear aplicaciones que van más allá de las simples respuestas, desde asistentes de investigación hasta gestores automatizados del flujo de trabajo. AutoGPT pone de relieve la creciente tendencia de los agentes de IA que no se limitan a dar respuestas, sino que actúan, allanando el camino para sistemas autónomos más sofisticados en el futuro.
BabyAGI: Automatización de tareas ligeras para soluciones escalables
BabyAGI es un agente autónomo ligero y de código abierto diseñado para ejecutar tareas de forma iterativa e inteligente. Al igual que AutoGPT, funciona con GPT-4. Se centra en la gestión y ejecución de tareas. Se centra en la gestión y ejecución de tareas, lo que lo convierte en una herramienta flexible y potente para desarrolladores que exploran soluciones de IA orientadas a tareas. Su diseño modular permite a los desarrolladores personalizar los flujos de trabajo, integrarse con diversas bases de datos y crear soluciones adaptadas a necesidades específicas.
A diferencia de los LLM más sencillos que responden a consultas aisladas, BabyAGI crea una cola de tareas basadas en un objetivo general, las prioriza y las completa paso a paso. Por ejemplo, si se le dan instrucciones de alto nivel como "investigar un tema y resumir los resultados", BabyAGI lo dividirá autónomamente en subtareas, como recopilar recursos, analizar contenidos y redactar un resumen coherente.
Lo que diferencia a BabyAGI es su diseño ligero y escalable. Ofrece capacidades básicas de IA sin exigir grandes recursos, lo que supone un punto de entrada accesible para organizaciones con presupuestos limitados. Además, su sistema de aprendizaje adaptativo evoluciona en función de las necesidades del usuario, garantizando una asistencia cada vez más personalizada y eficaz con el paso del tiempo. Las últimas actualizaciones también han introducido funciones de colaboración mejoradas, lo que convierte a BabyAGI en una valiosa herramienta para equipos pequeños que abordan proyectos compartidos.
El agente milagroso de Oracle: IA lista para la empresa para decisiones basadas en datos
Oracle's Miracle Agent es un conjunto de más de 50 agentes de IA especializados para entornos empresariales, centrados en la gestión de bases de datos y la inteligencia empresarial. Con una profunda integración en el ecosistema en la nube de Oracle, Miracle Agent automatiza el procesamiento y la visualización de datos, lo que permite a las empresas obtener información con una intervención manual mínima.
Por ejemplo, el asistente de programación de turnos ayuda a crear y gestionar los horarios de los turnos de los empleados, teniendo en cuenta las preferencias individuales y el cumplimiento de la normativa. El Asesor de contratación de empleados ayuda a buscar candidatos y a agilizar el proceso de contratación, reduciendo el tiempo de contratación. En la gestión de la cadena de suministro, la Guía del representante de ventas al cliente ofrece información personalizada para mejorar las interacciones con los clientes.
Actualizaciones recientes han mejorado su escalabilidad, permitiéndole soportar conjuntos de datos más grandes y consultas más complejas. Sus capacidades de análisis predictivo también permiten a las empresas anticipar tendencias y tomar decisiones proactivas.
API de agente de MultiOn: Automatización web simplificada para desarrolladores
MultiOn's Agent API es una plataforma orientada a desarrolladores que permite la integración de agentes de IA en diversas aplicaciones y dispositivos, automatizando tareas basadas en la web y mejorando la experiencia del usuario. Lanzada en beta pública en abril de 2024, la API de agente permite a los desarrolladores integrar agentes de IA capaces de realizar acciones complejas en la web, como navegar por sitios web, extraer datos y completar transacciones en línea.
La API de agentes es compatible con los SDK de Python y JavaScript, lo que facilita una integración perfecta con los marcos LLM más conocidos (https://zilliz.com/blog/10-open-source-llm-frameworks-developers-cannot-ignore-in-2025), como LangChain (https://zilliz.com/blog/langchain-ultimate-guide-getting-started) y LlamaIndex (https://zilliz.com/learn/getting-started-with-llamaindex). Esta flexibilidad permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA personalizadas que pueden navegar, raspar y manipular contenidos web con facilidad.
Desarrolladores y empresas de diversos sectores han adoptado la API de agente para automatizar tareas y ayudar a los clientes. Por ejemplo, los fabricantes de dispositivos inteligentes han integrado asistentes de voz capaces de ejecutar acciones como pedir viajes, hacer compras en línea o reservar en restaurantes directamente desde el dispositivo. Del mismo modo, las plataformas de compras y viajes aprovechan la API para agilizar los procesos de compra y reserva, manteniendo el interés de los usuarios y reduciendo la fricción asociada a la navegación por sitios externos.
AgentGPT: Su IA autónoma basada en navegador
AgentGPT es un agente autónomo de IA de código abierto que permite a los usuarios desplegar agentes basados en tareas directamente en su navegador. Diseñado para ser sencillo y accesible, AgentGPT permite a los usuarios crear y gestionar agentes de IA capaces de ejecutar tareas complejas de varios pasos con una intervención mínima del usuario. Está diseñado para que tanto desarrolladores como no desarrolladores puedan experimentar con la potencia de la IA autónoma.
Lo que hace único a AgentGPT es su funcionalidad dentro del navegador, que elimina la necesidad de una configuración exhaustiva o de software externo. Esto reduce la barrera de entrada para experimentar con flujos de trabajo de IA basados en tareas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el panorama de la IA en evolución.
Aomni: Investigación y automatización de ventas basadas en IA
Aomni es un agente de IA diseñado para transformar las ventas y la investigación B2B mediante la automatización de la planificación de cuentas y el descubrimiento de clientes potenciales. Actuando como un asistente personalizado, Aomni lleva a cabo una investigación web en profundidad, identifica perfiles de clientes ideales (ICP) y genera planes de cuentas estratégicos. Su capacidad para analizar información compleja y relacionar las necesidades de los clientes con las ofertas comerciales lo convierte en una valiosa herramienta para los equipos de ventas que desean optimizar los flujos de trabajo y cerrar acuerdos más rápidamente.
Una de las características clave de Aomni es su capacidad para entrenar a un agente de IA personalizado adaptado a los datos específicos de una empresa. Al comprender su producto, mercado y objetivos, el agente crea estrategias de cuenta completas y entregables listos para usar. Por ejemplo, puede analizar los retos de una empresa objetivo, alinearlos con su solución y generar planes de divulgación, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.
El diseño ligero y escalable de Aomni garantiza que empresas de todos los tamaños puedan beneficiarse de sus capacidades. Tanto si se trata de una startup que explora nuevos mercados como de una empresa que perfecciona sus estrategias basadas en cuentas, Aomni puede ayudarle a simplificar la investigación y mejora el compromiso.
Agentes de Amazon Bedrock: Automatización inteligente para flujos de trabajo empresariales
Los agentes Bedrock de Amazon son la última oferta de AWS para desarrolladores que buscan crear soluciones basadas en IA sin la complejidad de empezar desde cero. Estos agentes combinan modelos básicos con una integración sencilla en herramientas y datos del mundo real, lo que le proporciona la capacidad de crear flujos de trabajo de IA personalizados adaptados a su aplicación.
Lo que hace prácticos a los Agentes Bedrock es su flexibilidad. Tanto si está trabajando en un chatbot para atención al cliente, automatizando flujos de trabajo backend o construyendo un sistema de recomendación, puede ajustar los agentes para que utilicen sus datos y reglas de negocio de forma segura. Por ejemplo, una aplicación de logística podría utilizar los agentes de Bedrock para realizar un seguimiento del inventario y programar los envíos, extrayendo datos en tiempo real de sistemas externos sin exponer detalles confidenciales.
Estos agentes también vienen con soporte integrado para APIs populares, lo que facilita su conexión a su pila existente. Puede activar acciones como procesar pedidos o ejecutar análisis con una configuración mínima. Y como Bedrock no tiene servidor, no tiene que preocuparse de escalar su aplicación.
Bases de datos vectoriales: La columna vertebral de la memoria del agente a largo plazo
Los agentes de IA como AutoGPT, Astra de Google y otros que se enumeran en este blog son creaciones impresionantes. No se limitan a procesar datos, sino que analizan, razonan y toman decisiones de un modo casi humano. Sin embargo, al igual que los humanos, los agentes necesitan una memoria fiable para funcionar con eficacia. Aquí es donde entran en juego las bases de datos vectoriales (https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database), que proporcionan la infraestructura esencial para almacenar, gestionar y recuperar datos contextuales. Muchos de los principales agentes de IA confían en bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud para ofrecer sistemas de memoria rápidos, eficientes y escalables.
Las bases de datos vectoriales almacenan la información como vectores de alta dimensión, capturando el significado semántico de datos no estructurados como texto, imágenes o audio. Esta estructura permite a los agentes de IA realizar búsquedas de similitud y recuperar información contextualmente relevante al instante. Por ejemplo, cuando un agente se enfrenta a una nueva consulta, puede recurrir a su sistema de memoria para encontrar interacciones pasadas similares o conocimientos relevantes, lo que le ayuda a tomar decisiones informadas y adaptarse a nuevas situaciones. Sin esa memoria, los agentes carecerían de la continuidad necesaria para el razonamiento avanzado y el aprendizaje adaptativo.
Para empezar rápidamente a construir un agente de IA por ti mismo, consulta los siguientes tutoriales.
Tutorial:** Creación de un agente GraphRAG con Neo4j y Milvus
Tutorial**: Agentic RAG with Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex, and Milvus
Tutorial: Creación de un agente de IA para RAG con Milvus y LlamaIndex
Tutorial:** Deja de esperar, empieza a construir: Asistente de voz con Milvus y Llama 3.2
Conclusión
Los agentes de IA que aparecen en esta lista son sólo el principio de lo que será posible en 2025. Desde el Proyecto Astra de Google, que redefine la asistencia personal, hasta los Agentes Bedrock de Amazon, que agilizan los flujos de trabajo empresariales, estas herramientas muestran cómo la IA está cambiando nuestra capacidad para trabajar, crear e interactuar con la tecnología.
Por supuesto, esta no es una lista exhaustiva. Otros agentes prometedores, como Anthropic's Claude Agents, Hugging Face's Transformers Agents, y Llamaindex's Llama Agents, también están dando forma al futuro de la IA agéntica. La diversidad y especialización de los agentes de IA actuales significa que hay algo para cada desarrollador, empresa o entusiasta de la tecnología que quiera liberar todo el potencial de la inteligencia artificial. Y si ninguno de estos agentes satisface sus necesidades, siempre puede crear su propio agente de IA adaptado a sus requisitos específicos: herramientas como las bases de datos vectoriales, los LLM y los frameworks facilitan más que nunca la creación de soluciones personalizadas.
A medida que evolucione el mundo de la IA, también lo harán los agentes que la impulsan. Tanto si usted es un desarrollador que integra estas herramientas como si es una empresa que aprovecha sus posibilidades, la clave está en mantenerse informado y preparado para adaptarse. Con tantas posibilidades, es posible que el próximo agente de IA innovador ya esté en marcha, esperando para transformar 2025 y más allá.
Recursos relacionados
Mezcla de agentes: Cómo la inteligencia colectiva eleva el rendimiento de los LLM](https://zilliz.com/blog/mixture-of-agents-how-collective-intelligence-elevates-llm-performance)
La evolución de los sistemas multiagente desde una perspectiva metodológica - Zilliz Learn](https://zilliz.com/learn/evolution-of-multi-agent-systems-from-early-neural-networks-to-modern-distributed-learning-methodological-part-2)
La evolución de los sistemas multiagente desde una perspectiva algorítmica - Zilliz Learn](https://zilliz.com/learn/evolution-of-multi-agent-systems-from-early-neural-networks-to-modern-distributed-learning-algorithmic-part-1)
Cómo los VectorDB potencian los agentes inteligentes de IA](https://zilliz.com/blog/critical-role-of-vectordbs-in-building-intelligent-ai-agents)
Estudio de caso**: Cómo la fabricación de semiconductores utiliza modelos específicos de dominio e IA agenética para la resolución de problemas
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
- Proyecto Astra de Google: Redefiniendo la asistencia de la IA para la vida diaria
- Copilot de Microsoft: Simplificar los flujos de trabajo y aumentar la productividad
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- API de agente de MultiOn: Automatización web simplificada para desarrolladores
- AgentGPT: Su IA autónoma basada en navegador
- Aomni: Investigación y automatización de ventas basadas en IA
- Agentes de Amazon Bedrock: Automatización inteligente para flujos de trabajo empresariales
- Bases de datos vectoriales: La columna vertebral de la memoria del agente a largo plazo
- Conclusión
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Contenido
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