¿Qué es un agente de Inteligencia Artificial o Agente Inteligente?
Un AI agent o Agente inteligente es un sistema basado en inteligencia artificial diseñado para ejecutar tareas de manera autónoma, sin intervención humana directa en cada paso del proceso. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales (como ChatGPT), que generan respuestas en función de un solo input, un agente de IA es capaz de planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones para alcanzar un objetivo específico.
Características clave de un AI agent:
- Autonomía: No requiere instrucciones detalladas para cada paso, sino que recibe un objetivo general y encuentra la manera de lograrlo.
- Interacción con el entorno: Puede acceder a datos, extraer información, ejecutar comandos y adaptarse según los resultados obtenidos.
- Capacidad de razonamiento: En teoría, debería poder descomponer tareas complejas en subtareas y resolverlas de manera eficiente.
- Aprendizaje y adaptación: Algunos agentes pueden mejorar su rendimiento con el tiempo mediante técnicas de aprendizaje automático.
Ejemplo práctico:
Si un usuario quiere obtener información financiera de todas las empresas de España, un modelo de lenguaje tradicional requeriría que un programador escribiera un código detallado para extraer, procesar y almacenar los datos. En cambio, un agente de IA debería poder recibir la instrucción general (“Obtén y almacena datos financieros de empresas de España”) y encargarse de todo el proceso de forma autónoma, haciendo preguntas si es necesario.
¿Qué framework es mejor para un proyecto de Agente Inteligente?
La realidad es que dependerá mucho del tipo de tarea y el resultado que queramos. A día de hoy, los más conocidos, son los siguientes:
- Langchain’s LangGraph
- LlamaIndex Workflows, Agent Workflows
- CrewAI
- HuggingFace’ smolagents
- Microsoft’s Autogen
- Haystack’s Agents
- Pydantic agents
- OpenAI’s swarm
En el artículo Choosing the Right AI Agent Framework: LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Swarm ofrecen un árbol de decisión que puede ayudar a elegir el framework más adecuado.
¿Será un cambio de revolución en el mundo tecnológico?
La idea de que los “AI agents” van a revolucionar la tecnología es exagerada y poco realista. A pesar del hype promovido en redes sociales, especialmente en LinkedIn y TikTok, la realidad es que estos agentes no funcionan en el mundo real de la manera que se promete.
Los agentes de IA, en teoría, son modelos de lenguaje diseñados para completar tareas de manera autónoma, eliminando la necesidad de programar paso a paso. Sin embargo, en la práctica, hay varios problemas clave que hacen que no sean viables:
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Modelos insuficientes: Los modelos más pequeños y baratos no son lo suficientemente potentes para ejecutar tareas complejas sin cometer errores. A medida que se incrementa la complejidad, la tasa de éxito se desploma debido a la acumulación de fallos en cada subproceso de la tarea.
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Errores acumulativos: Un agente de IA divide una tarea en múltiples pasos, y si cada paso tiene un 90% de precisión, el resultado final es poco fiable. Incluso con modelos más potentes, la precisión no es perfecta, lo que hace que los resultados sean poco predecibles y difíciles de corregir.
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Costes desorbitados: Para mejorar la precisión, hay que utilizar modelos más avanzados, lo que dispara los costes. Además, para validar los resultados y corregir errores, se necesitan modelos aún más potentes, lo que genera un ciclo de dependencia costosa en las grandes empresas de IA, como OpenAI.
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Falta de determinismo: A diferencia de los programas tradicionales que funcionan con código predecible, los agentes de IA trabajan con modelos probabilísticos, lo que significa que los resultados pueden variar cada vez que se ejecuta la misma tarea. Esto hace que la integración en procesos empresariales críticos sea inviable y costosa.
Construir tu primer Agente de IA
Si estás convencido y quieres avanzar, te recomiendo la lectura de What Are AI Agents? A Short Intro And A Step-by-Step Guide to Build Your Own donde detallan, paso a paso, cómo crear tu primer agente.