Evolución de los Agentes de IA

Los agentes de IA han evolucionado rápidamente desde modelos de texto simples hasta sistemas de razonamiento poderosos.
Cada etapa en su evolución ha añadido contexto, memoria, herramientas y capacidades de toma de decisiones que los acercan a una inteligencia similar a la humana. Analicémoslo 👇

𝟏. 𝐕entana de Contexto Pequeña para LLMs
Los primeros LLMs trabajaban con entradas limitadas, generando salidas útiles pero con dificultades en conversaciones largas o contextos detallados.

𝟐. 𝐕entana de Contexto Grande para LLMs
Las ventanas de contexto extendidas mejoraron la continuidad, permitiendo a los modelos manejar textos más largos y mantener salidas más ricas y coherentes.

𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + Uso de Herramientas
Al integrar herramientas, los LLMs podían recuperar datos, realizar cálculos y generar salidas más allá del procesamiento de texto puro.

𝟒. 𝐋𝐋𝐌 multimodal + Uso de Herramientas + Memoria
Agregar capacidades multimodales (texto, imagen, audio) más memoria permitió a los LLMs recordar el contexto y adaptarse en diferentes tareas.

𝟓. 𝐀gente con Memoria de Razonamiento
La etapa más avanzada: los agentes ahora combinan entradas multimodales, herramientas y memoria a corto y largo plazo. Toman decisiones, planifican acciones y ejecutan tareas de forma autónoma.

Desde modelos con pequeño contexto hasta agentes de razonamiento, la IA avanza constantemente hacia una inteligencia adaptable y autónoma.
¿En qué etapa te emociona más el futuro de los agentes de IA?

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