La arquitectura de agentes de inteligencia artificial siempre ha sido importante en los diferentes métodos mediante los que las empresas han ido incorporando esta tecnología, algo que lógicamente ha pasado por distintas fases, desde aquellos primeros asistentes que respondían a preguntas concretas, hasta los sistemas actuales capaces de ejecutar tareas completas con un alto grado de autonomía.
Y es que, durante mucho tiempo, el proceso para implementar la inteligencia artificial en una empresa paso a paso era como utilizar una calculadora avanzada, y no tenía nada que ver con contar con un nuevo empleado, puesto que se le hacía una pregunta, se obtenía una respuesta, y poco más.
Pero el salto tecnológico y con ello, el impacto económico de la inteligencia artificial que estamos viendo ahora consiste en pasar de esa lógica de consulta a una lógica de actuación, donde la IA propone ideas y también lleva a cabo ciertas acciones, e incluso aprende de sus propios errores sin que un humano tenga que estar supervisando cada paso del proceso.
Pues bien, todo esto solo es posible si se diseña una estructura interna que permita que varios agentes de inteligencia artificial especializados se comuniquen entre sí y se repartan el trabajo, además de que esa estructura interna es precisamente el fundamento de cualquier despliegue profesional de inteligencia artificial en el sector empresarial.
Así que en este artículo, vamos a analizar la importancia de una buena arquitectura en el desarrollo de proyectos de IA, respondiendo a las preguntas frecuentes que se hacen nuestros clientes y los usuarios de Internet sobre este tema.
¿Qué es la arquitectura de agentes de inteligencia artificial?
Lo mejor para entender qué significa realmente este concepto, es desmontar la imagen que a veces se tiene de un agente de inteligencia artificial como una entidad única y todopoderosa que lo hace todo por sí misma.
Porque en la práctica, cuando hablamos de arquitectura de agentes nos referimos a un diseño estructural que organiza múltiples componentes de IA, cada uno con una función específica, y que establece las reglas de comunicación y coordinación entre ellos.
Es algo parecido a lo que ocurre en una empresa cuando se define un organigrama, donde no todo el mundo hace lo mismo, ni todo el mundo tiene acceso a toda la información, pero el conjunto funciona porque cada departamento sabe qué debe hacer y cómo entregar el resultado de su trabajo al siguiente eslabón de la cadena.
Un agente individual, como podría ser un agente de IA autónomo con Claude, por si mismo es un sistema que entiende su entorno a través de los datos, para después procesar dicha información y alcanzar un objetivo concreto.
Pero la arquitectura no es el agente en sí, se trata del plano que define cuántos agentes van a intervenir, así como qué capacidades tiene cada uno y cómo se reparten las tareas. Cada uno de ellos, por separado, tendría una utilidad limitada, pero al conectarlos se obtiene un sistema capaz de resolver problemas complejos, que ninguno de ellos podría afrontar en solitario.
¿Qué componentes forman la arquitectura de un agente de IA?
Ahora que ya entendemos lo básico sobre esta tecnología, hay que tener claro que un agente de inteligencia artificial, en realidad no es muy diferente de un profesional que trabaja en una determinado puesto, porque estos agentes están creados precisamente siguiendo el ejemplo humano.
De esta forma, al igual que un trabajador, necesita una forma de recibir la información que le llega del exterior, así como un sistema para procesarla, y una memoria donde almacenar el trabajo que va realizando, para finalmente comunicar los resultados.
Pero claro, estamos hablando de un sistema informático y no de una persona, así que el primer componente, es el módulo de percepción, que se encarga de captar las entradas del entorno y transformarlas en un formato que el agente pueda procesar.
Después, junto a ese módulo de entrada, y funcionando en una estrecha colaboración con él, estaría el sistema de memoria, que es uno de los elementos que más diferencian a un agente avanzado de un simple modelo de respuesta.
De hecho, esta memoria suele dividirse en varios niveles, que es una memoria a corto plazo que guarda el contexto inmediato del trabajo, como las acciones realizadas en los últimos minutos, y una memoria a largo plazo que almacena conocimiento acumulado.
Pero el verdadero cerebro del agente, puesto que es el componente que toma las decisiones, es el motor de razonamiento, que por lo general, combina un modelo de lenguaje de gran tamaño con otros algoritmos más específicos para tareas de planificación, verificación o cálculo.
¿Cómo será la evolución de las arquitecturas de agentes de IA durante los próximos años?
Si algo caracteriza a la tecnología en general, y a la inteligencia artificial generativa en particular, es que su evolución da saltos que a menudo sorprenden incluso a los propios expertos, pero en el caso concreto de las arquitecturas de agentes, hay algunas tendencias que ya se están viendo con bastante claridad y que hacen posible aventurar hacia dónde se dirige este campo en los próximos años.
La primera de ellas es el paso de arquitecturas rígidas, las cuales están definidas a mano por los propios ingenieros, a arquitecturas dinámicas que se configuran a sí mismas en función de la tarea que tienen que resolver.
Es decir, en lugar de que un equipo de desarrollo decida cuántos agentes hacen falta y qué funciones tiene cada uno, será el propio sistema el que analice el problema y orqueste un equipo de agentes a medida para ese caso concreto, disolviéndolo después cuando la tarea haya terminado y liberando los recursos para el siguiente trabajo.
Por otra parte, otra línea de evolución que ya comienza a aparecer tiene que ver con la especialización de los agentes, pero no en el sentido de crear más tipos de modelos, puesto que el objetivo aquí es desarrollar agentes que son capaces de aprender nuevas habilidades sobre la marcha, sin la necesidad de ser reentrenados desde cero.
Así que como puedes ver la arquitectura de agentes de inteligencia artificial es algo fundamental para poder automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial, por lo que si quieres utilizar las nuevas tecnologías optimizando el presupuesto y sacándoles el máximo provecho, contacta con nosotros.