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3️⃣Día 3: Componentes de la Arquitectura de un Agente de IA

La llegada del primer agente de IA de OpenAI está próxima a llegar!

Henry

ene 10

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Como sabéis, estamos haciendo el reto de aprender en 10 días lo básico sobre agentes para que en nuestro próximo workshop vayáis a tope con esta tecnología que promete arrasar este año y no os quedéis atrás. Quiero agradeceros por la gran acogida que ha tenido esta iniciativa.

Hemos pausado este mes las noticias importantes para daros este pequeño adelanto sobre agentes, pero también he decidido compartir una o dos noticias relevantes si aplica, como por ejemplo: "La llegada del primer agente de IA de OpenAI que llegara pronto ". echadle un ojo abajo!!! 😉

Además,🎁 tenemos el descuento del tercer día. Recordad que cada día irá disminuyendo y las plazas se irán acabando. ¡Solo nos quedan 3 de este primer grupo! OMG! 🤩

Vayamos a lio del 3er día

Los componentes de la arquitectura de un agente de IA.

¿ Qué es? ¿Para que sirven?

Hoy profundizaremos en los "entresijos" de cómo funcionan realmente estos agentes. En su núcleo, la mayoría de los Agentes de IA comparten cinco bloques fundamentales: percepción, razonamiento, memoria, planificación y acción.

Al comprender cada componente, y cómo encajan entre sí, obtendréis una imagen más clara de lo que hace que los Agentes de IA no solo funcionen, sino que prosperen en entornos complejos.

Percepción
- ¿Qué es?: La percepción es la capacidad del agente para recopilar información sobre su entorno. Esto puede implicar procesar consultas de texto, analizar datos de sensores, interpretar imágenes o incluso leer tablas de datos estructurados.
- ¿Por qué es importante?: Cuanto más eficazmente pueda percibir un agente, más rico será el contexto que pueda entender. Con una percepción más fuerte, los agentes pueden adaptarse mejor a los cambios y responder con precisión a las condiciones cambiantes.
Razonamiento
- ¿Qué es?: El razonamiento es donde el agente da sentido a la información que ha percibido. Esto implica interpretar el contexto, sopesar diferentes opciones y formar conclusiones lógicas.
- ¿Por qué es importante?: El razonamiento sustenta la inteligencia de un agente. Asegura que el agente no solo reaccione ciegamente, sino que evalúe escenarios para tomar decisiones informadas. El razonamiento avanzado a menudo implica aprovechar grandes modelos de lenguaje u otros marcos de IA para entender las sutilezas de una situación dada.
Memoria
- ¿Qué es?: La memoria es la forma en que el agente retiene información relevante a lo largo del tiempo. Esto puede incluir contexto a corto plazo (como la última solicitud del usuario) y conocimiento a largo plazo (como una base de datos de interacciones pasadas o experiencia general en la industria).
- ¿Por qué es importante?: La memoria le da al agente un sentido de continuidad. En lugar de tratar cada interacción como aislada, el agente puede basarse en experiencias previas, mejorando su precisión y conciencia del contexto a medida que avanza.
Planificación
- ¿Qué es?: La planificación es donde el agente decide qué pasos tomar para alcanzar sus objetivos. Puede descomponer tareas complejas en pasos más simples, secuenciarlos en un orden óptimo y anticipar posibles obstáculos.
- ¿Por qué es importante?: La planificación asegura que el agente no solo reaccione a una solicitud a la vez, sino que trace proactivamente un camino hacia objetivos a largo plazo. Esto es crucial para tareas como la optimización de la cadena de suministro, la gestión de proyectos o cualquier escenario donde las acciones tomadas ahora tengan implicaciones futuras.
Acción
- ¿Qué es?: Finalmente, la acción es la ejecución real de las decisiones del agente: enviar un correo electrónico, ajustar niveles de inventario, recomendar un producto o realizar una operación a nivel de sistema.
- ¿Por qué es importante?: Sin acción, toda la percepción, razonamiento, memoria y planificación del mundo serían en vano. La acción cierra el ciclo y permite que el agente tenga un impacto tangible en su entorno, entregando resultados en el mundo real.

¿Cómo Trabajan Juntos?

La percepción alimenta al agente con datos.
La memoria almacena y recuerda información útil tanto del pasado inmediato como del distante.
El razonamiento utiliza esos datos y el contexto para formar un plan.
La planificación traza los pasos necesarios para alcanzar los objetivos del agente.
La acción ejecuta esos pasos, creando valor medible.

Componentes de la Arquitectura de un Agente de IA

La arquitectura técnica consta de cuatro componentes clave, cada uno de los cuales cumple un propósito distinto en la configuración del comportamiento del agente.

Núcleo del Agente: La unidad central de procesamiento que integra todas las funcionalidades.
Módulo de Memoria: Almacena y recupera información para mantener el contexto y la continuidad a lo largo del tiempo.
Herramientas: Recursos externos y APIs que el agente puede utilizar para realizar tareas específicas.
Módulo de Planificación: Analiza problemas y diseña estrategias para resolverlos.

Cada componente refuerza a los demás. Una mejor percepción conduce a un mejor razonamiento. Una memoria más rica mejora la planificación. Y una acción efectiva proporciona nuevos datos que retroalimentan los ciclos de percepción y razonamiento. Cuando estos elementos trabajan en armonía, obtienes un Agente de IA que es más que la suma de sus partes: un sistema autónomo y consciente del contexto, capaz de ofrecer resultados significativos.

En el dia 4 profundizaremos en las herramientas, marcos y tecnologías que facilitan la construcción de estos componentes y los hacen más escalables.

Conocer lo que hay "bajo el capó" os ayudará a elegir las herramientas adecuadas para implementar Agentes de IA en vuestros propios flujos de trabajo.

Recordad que tenemos nuestro workshop sobre Agentes de 5 horas de IA.

Aprenderéis todo sobre agentes y lo aplicaremos!

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📈 Noticia de la semana

El primer agente de IA de OpenAI llegará pronto: La startup liderada por Sam Altman suele estar a la vanguardia, pero hay un área en la que ha quedado rezagada respecto a rivales como Anthropic y Alphabet: los agentes de IA. Según informa The Information, esto se debe a que están preocupados por la posibilidad de que sitios web maliciosos secuestren las computadoras de los usuarios sin su conocimiento. A pesar de los riesgos, los expertos dicen que una herramienta impulsada por GPT que pueda navegar por la web de forma autónoma podría estar a solo unas semanas de distancia.

Ahora si!

Feliz finde! y no dejéis pasar el día 4 que vais a flipar.

Recordad el bóton »> https://lu.ma/yplli3am

De nuevo el bóton

Chauuu

Recuerda ser parte de la comunidad mas grande de IA

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