¿Qué son los agentes de IA? Lo que hay que saber
¿Qué son los agentes de IA? Lo que hay que saber
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¿Qué son los agentes de IA?
Los agentes de IA son implementaciones autónomas de inteligencia artificial. Pueden ser entidades virtuales (como programas, chatbots o asistentes virtuales) o físicas (como robots). Un agente de IA percibe su entorno, evalúa sus entradas con respecto a sus instrucciones y toma decisiones independientes.
¿Cómo funcionan los agentes de IA?
Los agentes de IA interactúan con su entorno para realizar tareas específicas. Siguen algoritmos y modelos que les guían para percibir su entorno, razonar sobre sus observaciones, tomar decisiones y actuar.
Los agentes constan de tres componentes principales:
- Sensor: Recoge datos del entorno, desde simples lecturas de temperatura hasta flujos de datos complejos como flujos de vídeo o bases de datos.
- Actuador: Realiza acciones para afectar al entorno.
- Procesador: Contiene algoritmos y modelos para el razonamiento y la toma de decisiones.
Cuando los agentes de IA abordan una tarea, suelen seguir los siguientes pasos:
- Percepción: El agente recoge datos de sus sensores, que pueden ser desde una lectura básica de la temperatura hasta flujos de datos complejos (como flujos de vídeo, archivos de datos o tablas de bases de datos).
- Procesamiento: El agente procesa los datos utilizando varios algoritmos. Estos algoritmos pueden ser simples, como comparar la temperatura actual con un valor de consigna, o complejos, como utilizar algoritmos de aprendizaje automático para interpretar los datos de los sensores o analizar el lenguaje.
- Toma de decisiones: Basándose en los resultados del procesamiento, el agente decide qué acción llevar a cabo. El proceso de toma de decisiones puede implicar reglas o métodos más avanzados como árboles de decisión, redes neuronales o modelos de aprendizaje por refuerzo.
- Acción: El agente utiliza sus actuadores para realizar la acción elegida, afectando directamente al entorno.
- Aprendizaje: Algunos agentes pueden aprender de las consecuencias de sus acciones. Esto es especialmente cierto en el caso de los agentes que utilizan algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje permite al agente mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo adaptándose a nueva información y experiencias.
Tipos de agentes de IA
Existen cinco tipos comunes de agentes de IA, clasificados a continuación en función de cómo modifican o actúan sobre el entorno. El tipo de agente de IA es, por tanto, una medida de su inteligencia y capacidad.
Agente reflejo simple Este tipo de agente realiza acciones inmediatas basándose únicamente en el estado actual del entorno sin tener en cuenta estados pasados.. Si una condición se cumple, el agente actúa. En caso contrario, el agente no hace nada. Este tipo de agente tiene una inteligencia limitada.
Agente reflejo basado en modelos Similar a un agente reflejo simple, éste también tiene en cuenta la historia del entorno. Tiene en cuenta los estados pasados a la hora de tomar decisiones, lo que proporciona un mayor nivel de inteligencia.
Agente basado en objetivos Estos agentes se centran en la consecución de metas específicas, sustituyendo las reglas de condición-acción por objetivos orientados a la consecución de metas. Incorporan la planificación y la búsqueda para determinar el mejor curso de acción, teniendo en cuenta los estados ambientales pasados y presentes.
Agente basado en la utilidad Un agente basado en la utilidad toma decisiones basándose en el concepto de utilidad. La utilidad se refiere a la medida de la deseabilidad de diferentes resultados. Este enfoque es útil en campos como la economía y la robótica, donde intervienen complejas compensaciones y preferencias individuales.
Agente de aprendizaje Los agentes que aprenden destacan por su capacidad de adaptarse y mejorar con el tiempo. Constan de cuatro componentes: observar el entorno, aprender de la experiencia, ejecutar acciones y formular y resolver problemas. Esta capacidad de adaptación los diferencia de otros tipos de agentes.
Casos de uso de los agentes de IA
Los agentes de IA suelen ser entidades virtuales que trabajan de forma independiente sin interferencia humana. Están especializados en la automatización de tareas y la toma continua de decisiones. Muchas aplicaciones en dispositivos habilitados para IA requieren estas características, como los coches sin conductor, la robótica, los videojuegos y los asistentes virtuales como Alexa, Siri, Google Assistant, etc. Además, los agentes de IA pueden utilizarse en minería de datos, análisis de datos, servicio y atención al cliente, etc. Con la introducción de LLM como ChatGPT, todo el mundo se ha acostumbrado al ritual de introducir indicaciones y recibir respuestas de los modelos de IA. Cada vez que quieres algo del LLM, introduces tu petición (prompt) y aparece la respuesta, el ensayo, el correo electrónico o lo que sea que hayas solicitado como resultado de tu prompt. Si haces esto varias veces, te darás cuenta de que estaría bien automatizar estas tareas. En el ámbito de los LLM, han surgido varios agentes de IA que pueden automatizar tareas como responder preguntas, generar texto y traducir o resumir texto. Todo lo que tienes que hacer es proporcionar una secuencia de tareas para que el Agente de IA las ejecute.
Ejemplos de agentes de IA
He aquí algunos ejemplos conocidos de Agentes de IA y herramientas de agentes.
Auto-GPT
Auto-GPT es un agente autónomo de IA que emplea la API GPT-4 API para actuar de forma autónoma. Está implementado en Python y realiza tareas con poca o ninguna intervención humana. También puede autoprometerse. Tiene memoria a largo y corto plazo y puede utilizar almacenamiento persistente para registrar su historial.
BabyAGI
BabyAGI es una plataforma de IA para entrenar y evaluar agentes de IA que utiliza GPT-4, LangChain, la API OpenAI y almacenamiento en bases de datos vectoriales. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para evaluar los resultados de las tareas y generar otras nuevas para probar los agentes en un bucle infinito. Además de generar nuevas tareas, también puede implementar la priorización para maximizar la utilización de recursos.
OSSChat
OSSChat es un software chatbot de código abierto que facilita el intercambio y acceso a conocimiento, código y mejores prácticas para comunidades y desarrolladores. Integra ChatGPT con documentación, problemas, entradas de blog y preguntas y respuestas de la comunidad. Esto la convierte en una completa base de conocimientos para desarrolladores. Ofrece varias funciones, como buscar respuestas, solicitar orientación, colaborar con colegas y nominar proyectos favoritos. OSS Chat proporciona tecnología punta para chatbots.
AgenteGPT
AgentGPT es una herramienta de IA desarrollada por OpenAI. Está diseñada para crear, configurar y desplegar agentes autónomos de IA en un navegador u ordenador personal. AgentGPT no requiere la intervención continua del usuario. Los usuarios especifican sus objetivos y los agentes trabajan de forma autónoma para alcanzarlos.
SuperAGI
SuperAGI es un marco de agentes de IA autónomos de código abierto que permite el desarrollo y despliegue de agentes de IA autónomos útiles de forma rápida y fiable. Los desarrolladores pueden crear agentes de IA listos para producir, escalables y optimizados. Es posible integrar diversas herramientas y conjuntos de herramientas, así como mejorar las capacidades y el rendimiento de los agentes de IA. Diseñado para ejecutar múltiples agentes de IA de forma sincrónica, está en continua mejora y actualización.
LlamaIndex
LlamaIndex es un marco de datos adaptado a las aplicaciones de grandes modelos lingüísticos (LLM), que facilita la ingestión, estructuración y acceso a datos privados o específicos de un dominio. LlamaIndex incluye Agentes de Datos que son trabajadores del conocimiento potenciados por LLM que pueden realizar varias tareas de lectura o escritura sobre sus datos,
LangChain
LangChain es un marco para el desarrollo de aplicaciones basadas en modelos lingüísticos, que ofrece una serie de valiosas capacidades. Con LangChain, puede utilizar agentes que automatizan tareas encadenándolas, generando solicitudes, respondiendo mediante modelos de lenguaje (LLM), recuperando documentos y mucho más.
- ¿Qué son los agentes de IA?
- ¿Cómo funcionan los agentes de IA?
- Tipos de agentes de IA
- Casos de uso de los agentes de IA
- Ejemplos de agentes de IA
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