Imagina darle a una IA un objetivo, no solo una instrucción. En lugar de "traduce esto", le dices "investiga, escribe un informe y envíamelo". La IA planifica, usa herramientas y toma decisiones para lograrlo. Eso es un Agente de IA.
Un agente percibe su entorno y actúa para lograr un objetivo. Un Agente de IA moderno, impulsado por un LLM, es mucho más sofisticado. Estos son sus componentes clave:
El motor de razonamiento y toma de decisiones. Analiza el objetivo y decide el siguiente paso.
A corto plazo para el contexto actual y a largo plazo (usando `vector stores`) para almacenar aprendizajes y documentos.
Son las "manos" del agente: búsqueda en internet, ejecución de código, envío de correos, acceso a APIs, etc.
Un ciclo de Pensar → Actuar → Observar para decidir qué hacer a continuación de forma lógica.
Para tareas complejas, no basta un solo agente. Necesitas un equipo de especialistas. Un flujo multiagente es un sistema donde múltiples agentes, cada uno con un rol y herramientas específicas, colaboran.
InvestigadorAgent
, AnalistaDeDatosAgent
o EscritorCreativoAgent
.Pasamos de "usar" la IA a "desplegar" equipos de IA para automatizar flujos de trabajo completos.
Herramientas como AutoGen, CrewAI y LangChain son los frameworks que permiten construir y orquestar estos equipos de agentes hoy en día.
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