What Are AI Agents ?
An agent in artificial intelligence and aprendizaje automático representa una entidad autónoma capaz de percibir y actuar sobre su entorno para alcanzar objetivos específicos. Este concepto fundamental encarna el núcleo de los sistemas inteligentes que pueden funcionar de forma independiente, tomar decisiones e interactuar con su entorno. Aunque marcos modernos como OpenAI Gym y RLlib abstraen muchos detalles de la implementación, comprender a los agentes es crucial, ya que constituyen la base de los sistemas autónomos. Por ejemplo, en un sistema robótico, un agente procesa continuamente los datos de los sensores, toma decisiones basadas en su programación y ejecuta acciones para alcanzar sus objetivos, creando un ciclo completo de percepción-acción.
Cualquier sistema eficiente que aproveche la inteligencia artificial requerirá invariablemente conceder un cierto grado de acceso al mundo real para grandes modelos lingüísticos. Por ejemplo, ofreciendo la posibilidad de invocar una herramienta de búsqueda para obtener información externa o de actuar sobre programas específicos para realizar una tarea. Dicho de otro modo, los grandes modelos lingüísticos deben tener agencia. Los programas agenéticos actúan como portal al mundo exterior para los grandes modelos lingüísticos.
Los agentes de AI sonprogramas en los que las salidas LLM controlan el flujo de trabajo.
AI agent is an autonomous entity that perceives and acts upon its environment through LLM-controlled workflows to achieve specific goals.Examples include virtual assistants (Siri, Alexa), trading bots, and home automation systems. AI agents use perception modules, LLM-powered decision-making, and action execution frameworks to adapt and respond to changing environments while pursuing objectives.
AI workflow is the process of using AI-powered technologies and products to streamline tasks and activities within an organization.
Cualquier sistema que utilice grandes modelos lingüísticos (LLM) integrará las salidas de los LLM en el código. La influencia de la entrada del LLM en el flujo de trabajo del código refleja el grado de agencia que los LLM tienen en el sistema. Cabe señalar que, de acuerdo con esta definición, "agente" no es un concepto discreto y binario de 0 o 1. Más bien, la "agencia" evoluciona con el tiempo. Más bien, la "agencia" evoluciona a lo largo de un espectro continuo a medida que se confiere mayor o menor poder al LLM dentro del propio flujo de trabajo.
| Agencia | Descripción | Cómo se llama | Patrón de ejemplo |
|---|---|---|---|
| ☆☆☆ | El resultado del LLM no influye en el flujo del programa | Procesador simple | process_llm_output(llm_response) |
| ★☆☆ | La salida LLM determina el flujo de control básico | Router | if llm_decision(): ruta_a() else: ruta_b() |
| ★★☆ | La salida LLM determina la ejecución de la función | Llamada a la herramienta | run_function(llm_chosen_tool, llm_chosen_args) |
| ★★★ | La salida LLM controla la iteración y la continuación del programa | Agente de varios pasos | while llm_should_continue(): execute_next_step() |
| ★★★ | Un agentic workflow puede iniciar otro agentic workflow | Multiagente | if llm_trigger(): ejecutar_agente() |
Los agentes de AI sonprogramas en los que las salidas LLM controlan el flujo de trabajo.
Comprender al agente
La implementación de agentes demuestra la sofisticada interacción entre percepción, toma de decisiones y ejecución de acciones. Cada agente incorpora tres componentes clave: un sistema de percepción que procesa los datos del entorno, un mecanismo de toma de decisiones que determina las respuestas adecuadas y un sistema de acción que ejecuta los comportamientos elegidos. Por ejemplo, en un vehículo autónomo, el agente procesa los datos de los sensores para comprender su entorno, utiliza algoritmos de decisión para planificar su ruta y controla los actuadores para navegar con seguridad.
Las aplicaciones del mundo real ponen de relieve tanto la versatilidad como la complejidad de los agentes. En robótica, los robots industriales utilizan arquitecturas de agentes para realizar complejas tareas de fabricación de forma autónoma. En los sistemas de software, los agentes comerciales analizan datos de mercado y ejecutan transacciones, mientras que los asistentes virtuales procesan entradas de lenguaje natural para proporcionar asistencia al usuario.
La aplicación práctica se enfrenta a varios retos. Por ejemplo, en los sistemas multiagente, la coordinación entre agentes requiere sofisticados protocolos de comunicación y marcos de toma de decisiones. Del mismo modo, garantizar la seguridad y fiabilidad de los agentes físicos exige una gestión de errores robusta y mecanismos a prueba de fallos.
Los avances modernos han mejorado las capacidades de los agentes:
En los sistemas IoT: Los agentes gestionan dispositivos domésticos inteligentes, coordinando múltiples sistemas para un rendimiento óptimo.
En la automatización industrial: Los agentes avanzados controlan procesos de fabricación complejos, adaptándose a las condiciones cambiantes en tiempo real.
En el juego AI: Las sofisticadas arquitecturas de agentes crean oponentes virtuales más realistas y desafiantes.
La eficacia de los sistemas de agentes sigue evolucionando con los nuevos avances tecnológicos. En profundidad aprendizaje por refuerzo ha revolucionado la forma en que los agentes aprenden de la experiencia, mientras que la mejora de las tecnologías de sensores y las capacidades de procesamiento han potenciado los sistemas de percepción. Las arquitecturas híbridas que combinan múltiples enfoques AI han creado agentes más versátiles y capaces.
¿Cómo funciona un agente AI?
Los agentes de Inteligencia Artificial demuestran una competencia excepcional en la optimización y racionalización de procesos complejos mediante la aplicación de marcos operativos meticulosamente estructurados y sistemáticamente diseñados. Estos sofisticados sistemas aprovechan metodologías computacionales avanzadas y algoritmos cuidadosamente calibrados para establecer sólidas arquitecturas procedimentales que ofrecen sistemáticamente resultados fiables y de alta calidad. Al mantener una estricta adherencia a protocolos predeterminados e incorporar simultáneamente mecanismos de respuesta adaptativa, estos marcos AI garantizan una notable coherencia y fiabilidad en su rendimiento en una amplia gama de aplicaciones, casos de uso y escenarios operativos, independientemente de la complejidad subyacente o la variabilidad de los requisitos de la tarea.
Establecer objetivos
Durante la fase inicial, un agente de AI procesa meticulosamente y lleva a cabo un análisis exhaustivo de las directrices proporcionadas por los usuarios, examinando cuidadosamente cada requisito y parámetro para formular un sofisticado enfoque estratégico que se alinee perfectamente con los resultados deseados y los objetivos del proyecto. A través de este detallado proceso analítico, el agente desarrolla una comprensión matizada tanto de los requisitos explícitos como de las necesidades implícitas, garantizando que todos los aspectos de la tarea se tengan debidamente en cuenta en la fase de planificación. Posteriormente, aprovechando este profundo conocimiento, desarrolla un plan ampliamente detallado y pragmáticamente accionable que está específicamente diseñado para ofrecer resultados significativos, eficaces y cuantificablemente medibles que no sólo cumplen, sino que con frecuencia superan, las expectativas de las partes interesadas y los requisitos del proyecto. A continuación, el sistema emplea un enfoque metódico para desglosar los objetivos principales en componentes discretos, claramente definidos y fácilmente gestionables, cada uno de los cuales es inmediatamente procesable y contribuye directamente al objetivo general. A continuación, estos componentes se organizan cuidadosamente en una secuencia optimizada que se ha diseñado específicamente para maximizar tanto la eficiencia operativa como la eficacia de las tareas, garantizando el camino más fluido posible hacia la finalización con éxito del proyecto.
Fuente Inteligencia
Para facilitar la finalización con éxito de la tarea, un agente AI emplea un enfoque sofisticado y metódico para la recogida y el procesamiento de datos, recopilando sistemáticamente información esencial de una amplia red de fuentes verificadas y fiables. Este exhaustivo proceso implica múltiples niveles de análisis, entre los que se incluye el examen detallado de los registros de comunicación para extraer un contexto emocional matizado, identificar patrones de sentimiento subyacentes y descubrir información valiosa que, de otro modo, permanecería oculta. El sistema demuestra una notable versatilidad en sus capacidades de recopilación de información, accediendo e integrando sin problemas datos procedentes de una amplia gama de recursos en línea, al tiempo que mantiene estrictas medidas de control de calidad para garantizar la integridad de los datos. Además, puede participar en intrincados protocolos de intercambio de datos, estableciendo sofisticados canales de comunicación con sistemas AI complementarios y aprovechando las avanzadas tecnologías de la información. aprendizaje automático marcos de trabajo. Estas complejas interacciones permiten al sistema ampliar y perfeccionar continuamente su base de conocimientos, incorporando nuevas percepciones y adaptándose a los patrones emergentes en tiempo real, lo que en última instancia mejora su capacidad para tomar decisiones informadas y ofrecer resultados óptimos.
Ejecutar operaciones
Una vez adquirida y validada la inteligencia suficiente mediante exhaustivos protocolos de análisis y verificación de datos, el agente ejecuta metódicamente cada componente de acuerdo con el plan de ejecución meticulosamente establecido. A lo largo de este proceso, mantiene una documentación detallada y precisa de todos los objetivos completados, haciendo un seguimiento de los indicadores de progreso y los logros de los hitos mientras avanza sistemáticamente por las tareas subsiguientes en la secuencia predeterminada. Durante la fase de ejecución, el sistema emplea sofisticados mecanismos de supervisión para llevar a cabo una evaluación continua y rigurosa del rendimiento, utilizando marcos analíticos avanzados para procesar datos detallados de retroalimentación y métricas operativas complejas que miden tanto la eficiencia como la eficacia. El sistema mantiene una supervisión atenta de todas las operaciones. parámetros y, cuando las circunstancias exigen una adaptación, pone en marcha de forma proactiva procedimientos complementarios cuidadosamente calibrados y aplica ajustes estratégicos al marco de ejecución. Estas capacidades de optimización dinámica garantizan el cumplimiento completo y satisfactorio de los objetivos, al tiempo que mantienen la integridad operativa a lo largo de todo el proceso. Los mecanismos de respuesta adaptativa del sistema están diseñados específicamente para hacer frente tanto a los retos previstos como a las variables inesperadas que puedan surgir durante la ejecución de las tareas, garantizando un rendimiento sólido en diversas condiciones operativas.
fuente de la imagen：https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
Sin embargo, los retos persisten. Operar en entornos complejos e inciertos sigue siendo difícil, sobre todo cuando los agentes deben tomar decisiones con información incompleta. Además, garantizar un comportamiento ético y mantener la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los agentes plantea retos constantes, especialmente en aplicaciones que afectan a la seguridad o el bienestar de las personas.
El futuro de la tecnología de agentes apunta hacia interacciones más autónomas, inteligentes y naturales. La investigación continúa en áreas como la inteligencia emocional y la toma de decisiones éticas, mientras que las aplicaciones industriales se centran en una mayor automatización y sistemas más inteligentes. A medida que avancen las capacidades AI, los agentes desempeñarán un papel cada vez más crucial para salvar la distancia entre la inteligencia artificial y las aplicaciones del mundo real.
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