¿Alguna vez te preguntaste qué hace que los agentes de IA como ChatGPT funcionen? Estos asistentes inteligentes pueden chatear, resolver problemas e incluso escribir código, pero la mayoría de las personas no saben cómo funcionan los agentes de IA.

Piense en los agentes de IA como sistemas inteligentes que combinan tres capacidades clave: pueden comprender su entorno, analizar problemas y aprender de la experiencia, tal como lo hacen los humanos, pero a su manera única.

¿Quiere comprender realmente lo que estos agentes de IA pueden (y no pueden) hacer? En esta guía, le explicaremos sus mecanismos clave, analizaremos su arquitectura y le mostraremos cómo aprenden y toman decisiones.

¿Está listo para comprender cómo funcionan los agentes de IA? Profundicemos.

Lea nuestra guía completa sobre qué es un agente de IA para obtener más información sobre sus beneficios, casos de uso y mejores prácticas de implementación.

Cómo funcionan los agentes de IA: una descripción general

Los agentes de IA funcionan en tres sencillos pasos: percibir, pensar y actuar. Cuando los agentes de IA detectan nuevos datos, ya sea en su entorno o a través de una entrada, primero los perciben para recopilar información. Luego, procesan esta información y la analizan para tomar una decisión. Finalmente, ejecutan la decisión tomando el mejor curso de acción en función de los datos percibidos.

A lo largo de este proceso, también aprenden continuamente de la experiencia y recuerdan lecciones que pueden utilizar en el futuro.

En más de un sentido, el proceso de trabajo de los agentes de IA es bastante similar al de los humanos, ya que están diseñados para pensar y actuar como humanos, de manera racional y autónoma.

Veamos con más detalle cómo funcionan los agentes de IA analizando los pasos:

Percepción

Los agentes de IA comienzan recopilando información de su entorno a través de diversas entradas. Imaginemos que la percepción es el sistema sensorial del agente. Al igual que nosotros utilizamos nuestros ojos y oídos, estos agentes tienen formas de recopilar y comprender información de su mundo.

Para ello, los agentes de IA utilizan diferentes métodos de percepción de datos, entre ellos:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para entrada de texto y voz
• Visión artificial para análisis de imágenes y vídeos
• Integración de datos de sensores para información ambiental
• Conexiones API para acceder a bases de datos y servicios externos

Pensamiento y toma de decisiones

Una vez que han recopilado información, los agentes de IA comienzan su proceso de pensamiento. Analizan los datos y deciden qué hacer a continuación, de forma similar a cómo sopesamos nuestras opciones antes de tomar una decisión.

La fase de pensamiento y toma de decisiones implica múltiples pasos, como:

• Procesamiento de datos: Utilización de algoritmos avanzados para interpretar y analizar la información recopilada.
• Reconocimiento de patrones: identificación de tendencias y relaciones dentro de los datos.
• Modelado de decisiones: evaluación de acciones potenciales y sus resultados.
• Análisis predictivo: Previsión de escenarios futuros basándose en datos actuales e históricos.

Este proceso se basa en una serie de grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT-4, Claude 3.5 y Gemini. Estos modelos funcionan como el “cerebro” del agente de IA, lo que lo ayuda a comprender los matices de las consultas complejas y a generar respuestas contextuales que suenen humanas.

Acción

Una vez que han procesado la información y han tomado decisiones sobre el mejor curso de acción a seguir, finalmente pueden ejecutar las acciones, lo que puede implicar generar respuestas de texto, controlar dispositivos conectados, ejecutar código o realizar cálculos.

Sin embargo, también hay una etapa crítica de autoconciencia a la hora de actuar. Es decir, los agentes de IA también saben cuándo pedir ayuda o redirigir una consulta a los humanos si no se sienten capaces de tomar decisiones con los datos proporcionados.

Aprendiendo

Una de las mejores partes del funcionamiento de los agentes de IA es que aprenden continuamente. Si bien inicialmente se los capacita con datos, las nuevas experiencias y los comentarios son lo que los hace más útiles en casos de uso personalizados.

Los agentes de IA aprenden principalmente a través del entrenamiento, la retroalimentación, las interacciones y las experiencias. Hablaremos de esto más adelante en detalle.

Esta capacidad de aprendizaje les permite afrontar tareas más difíciles y afrontar situaciones nuevas. Cuanto más trabajan, mejor se vuelven.

Lo que hace que estos agentes sean especiales es que combinan las cuatro partes (percepción, pensamiento, acción y aprendizaje) en una sola operación fluida. Procesan enormes cantidades de datos, toman decisiones inteligentes, actúan y siguen mejorando en todo lo que hacen.

Si bien estos pasos describen ampliamente cómo funcionan los agentes de IA, su flujo de trabajo real es más complejo y se compone de su arquitectura central, paradigmas de razonamiento y mecanismos de aprendizaje.

Componentes clave de la arquitectura del agente de IA

Ahora tenemos una buena comprensión del flujo de trabajo simple de los agentes de IA. Analicemos más de cerca sus componentes arquitectónicos y veamos cómo estos sistemas sofisticados procesan la información y toman decisiones.

Modelos de lenguaje extensos (LLM)

Los agentes de IA modernos tienen un modelo de lenguaje grande (LLM) en su núcleo que actúa como el “cerebro” del sistema. Estos modelos los ayudan a comprender los matices del lenguaje, lo que les permite procesar consultas y dar respuestas en un lenguaje humano, sencillo y claro.

GPT-4o, Claude 3.5 y Gemini son algunos de los programas de maestría en derecho más populares. Algunas empresas de inteligencia artificial también utilizan modelos propietarios para crear sus agentes.

Los últimos avances en LLM han hecho que los agentes de IA sean más sofisticados y potentes. Ahora, los agentes de IA pueden generar resultados que son bastante parecidos a los humanos y precisos.

Integración de herramientas

Los agentes de IA hacen más que generar texto. Se conectan con herramientas externas que funcionan como las manos del agente para interactuar con bases de datos, API y otros sistemas de software. Estas herramientas incluyen:

• Intérpretes de código para ejecutar tareas de programación
• Capacidades de búsqueda para acceder a información actual
• Motores matemáticos para manejar cálculos complejos
• Conectores de bases de datos para almacenar y recuperar datos

Tomemos como ejemplo Chatsonic. El agente de marketing de IA cuenta con herramientas de optimización de motores de búsqueda (SEO), redacción de contenido, publicación y otras herramientas conectadas que lo convierten en una solución integral para todos los requisitos de marketing.

Lea nuestra guía sobre agentes de marketing de IA para saber más sobre cómo puede usarlos para su estrategia de marketing.

Sistemas de memoria

Los agentes de IA tienen su propia memoria que les ayuda a comprender el contexto de las conversaciones. Si alguna vez has notado que ChatGPT recuerda detalles de conversaciones pasadas, es gracias a su sistema de memoria.

En general, los agentes de IA funcionan utilizando cuatro tipos de sistemas de memoria:

• Memoria a corto plazo:Realiza un seguimiento de las conversaciones en curso y el progreso de las tareas actuales.
• Memoria a largo plazo:Contiene información completa sobre interacciones pasadas y experiencias aprendidas. Esto ayuda a crear respuestas más personalizadas y adaptadas al contexto.
• Memoria episódica:Recuerda sólo ciertas conversaciones y detalles que son necesarios para conversaciones futuras.
• Memoria semántica:Contiene conocimiento general a largo plazo que no se ve afectado por eventos o experiencias específicas.

Programa de agente

El programa del agente reúne todas estas piezas en un solo sistema. El “núcleo del agente” coordina la lógica central y los rasgos de comportamiento. Este programa conecta diferentes componentes y decide cómo debe responder el agente a diversas situaciones.

El plan de arquitectura de cuatro pasos funciona bien tanto para tareas simples como complejas. El programa del agente primero activa el LLM para comprender la solicitud de un usuario. Luego trabaja con las herramientas adecuadas, verifica su memoria en busca de contexto y crea una respuesta que tiene en cuenta todo.

Paradigmas de razonamiento de los agentes de IA

Además de la arquitectura, los agentes de IA necesitan capacidades de razonamiento sólidas para tomar decisiones efectivas. La mayoría de los agentes de IA utilizan estos dos paradigmas de razonamiento para procesar datos y tomar decisiones.

Reaccionar

ReACT (Razonamiento + Acción)es un método poderoso que combina el razonamiento paso a paso con la ejecución de acciones. Este enfoque ayuda a los agentes de IA a pensar sistemáticamente sobre sus decisiones antes de actuar. Nuestras pruebas revelaron que ReACT reduce las tasas de alucinaciones a solo el 6 %, en comparación con el 14 % con los métodos tradicionales de cadena de pensamiento.

La calidad especial de ReACT proviene de su ciclo de tres pasos:

• Fase de pensamiento: El agente razona sobre la situación actual.
• Fase de Acción: Ejecuta una herramienta o función específica
• Fase de Observación: Analiza los resultados antes de continuar.

Este enfoque metódico ayuda a los agentes a mantener un mejor contexto y tomar decisiones informadas.

ReWOO

ReWOO (Razonamiento sin observación)Se basa en las propiedades de ReACT pero aborda algunas limitaciones clave. Este enfoque separa el proceso de razonamiento de las observaciones externas y optimiza la eficiencia.

El marco ReWOO funciona a través de tres módulos distintos:

• Planificador:Crea planos completos para resolver tareas.
• Obrero:Ejecuta acciones planificadas utilizando herramientas apropiadas
• Solucionador:Combina resultados para producir soluciones finales

ReWOO también tiene la capacidad de reducir la complejidad computacional. Planificar acciones con anticipación en lugar de mezclar razonamiento y observación ha reducido el consumo de tokens y optimizado la eficiencia general.

Estos métodos de razonamiento representan avances vitales en las capacidades de procesamiento de información y toma de decisiones de los agentes de IA.

Cómo aprenden los agentes de IA

Los agentes de IA tienen una capacidad de aprendizaje notable. De hecho, este es uno de los factores clave que diferencian a las herramientas de IA de otros chatbots basados ​​en software.

Así es como los agentes de IA continúan aprendiendo:

Aprendiendo de los ejemplos

Los agentes de IA son expertos en aprender de ejemplos, al igual que los humanos. Podemos entrenar a estos agentes con conjuntos de datos de ejemplo y, con el tiempo, aplicarán los datos cada vez que encuentren consultas similares. Los agentes pueden establecer una conexión entre los ejemplos y la información similar, incluso si no están entrenados con los datos exactos.

Aprendiendo de las experiencias

El aprendizaje experiencial realmente hace que los agentes de IA se destaquen. Pueden cambiar su toma de decisiones en función de la experiencia en lugar de limitarse a seguir reglas preestablecidas. Los agentes mantienen un modelo interno del mundo que se actualiza con cada interacción. Esto les ayuda a:

• Procesar mejor los datos en vivo
• Adaptarse a medida que cambian los entornos
• Crear estrategias de resolución de problemas más inteligentes
• Aprendiendo de la retroalimentación del entorno

Los agentes de IA utilizan mecanismos inteligentes para mejorar su rendimiento con la retroalimentación del entorno. Utilizan el aprendizaje por refuerzo para obtener retroalimentación de su entorno y ajustar su comportamiento.

Aprendiendo de la retroalimentación humana

La retroalimentación humana brinda a los agentes de IA su oportunidad más valiosa de aprender. El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF, por sus siglas en inglés) ha generado mejoras sorprendentes en el desempeño de los agentes. Los agentes aprenden a través de un modelo de recompensa que representa las prioridades y guía su proceso de aprendizaje.

El modelo de recompensa necesita sorprendentemente pocos datos de comparación para funcionar. Las investigaciones muestran que hacer que el modelo de recompensa sea más grande funciona mejor que simplemente agregar más datos de entrenamiento. Esto hace que RLHF sea rápido y práctico para aplicaciones terrestres.

Estos mecanismos de aprendizaje funcionan muy bien juntos. Puedes combinar el aprendizaje basado en ejemplos con la retroalimentación humana para ayudar a los agentes a comprender mejor las cosas y dar respuestas más relevantes. Incluso pueden decir que no a preguntas inapropiadas y adaptarse en función de las prioridades de los usuarios.

Si bien los agentes de IA son muy capaces, elegir un agente de IA avanzado siempre produce los mejores resultados.

Reflexiones finales: ¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA funcionan de forma muy similar a como lo hacen los humanos: perciben datos de su entorno, piensan, toman decisiones y luego actúan. Al mismo tiempo, siguen aprendiendo de los ejemplos y del entorno.

Debido a estas capacidades, muchas empresas han estado adoptando agentes de IA para mejorar su flujo de trabajo según los casos de uso. Chatsonic, por ejemplo, es utilizado por muchos especialistas en marketing para tareas como crear contenido y optimizarlo para motores de búsqueda.

El agente de marketing de IA avanzado tiene herramientas integradas y múltiples casos de uso, lo que lo convierte en un complemento necesario para cada equipo de marketing.

Si también estás buscando un agente de IA para mejorar tu proceso de marketing, Chatsonic es una plataforma para probar.

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¿Te gusta lo que lees? Comparte con un amigo Samanyou Garg Fundador de Writesonic Samanyou es el fundador de Writesonic y le apasiona usar la IA para resolver problemas del mundo real, especialmente en marketing. Dos años antes del lanzamiento de ChatGPT, Writesonic ya estaba a la vanguardia, ayudando a marcas, agencias e individuos a crear y optimizar todo tipo de contenido, a ser más inteligentes que los competidores al decodificar sus tendencias de SEO y palabras clave para aumentar el tráfico. Samanyou es un ganador del premio Forbes 30 Under 30 y ganador de los premios Global Undergraduate Awards de 2019, a menudo conocidos como el Premio Nobel junior.