𝐄𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬
Los agentes de IA han evolucionado rápidamente de modelos de texto simples a potentes sistemas de razonamiento.
Cada etapa de su evolución ha añadido contexto, memoria, herramientas y capacidades de toma de decisiones que los acercan a una inteligencia similar a la humana. Desglosemos esto 👇
𝟏. 𝐒𝐦𝐚𝐥𝐥 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Los primeros LLMs trabajaron con entradas limitadas, generando salidas útiles pero luchando con conversaciones largas o contextos detallados.
𝟐. 𝐋𝐚𝐫𝐠𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Las ventanas de contexto extendido mejoraron la continuidad, permitiendo que los modelos manejaran entradas de texto más largas y sostuvieran salidas más ricas y coherentes.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐚𝐠𝐞
Al integrar herramientas, los LLMs podían recuperar datos, realizar cálculos y generar salidas más allá del procesamiento de texto puro.
𝟒. 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐞 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
Agregar capacidades multimodales (texto, imagen, audio) más memoria permitió que los LLMs recordaran el contexto y se adaptaran a través de tareas.
𝟓. 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐑𝐞𝐚𝐬𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
La etapa más avanzada: los agentes ahora combinan entradas multimodales, herramientas y memoria tanto a corto como a largo plazo. Toman decisiones, planifican acciones y ejecutan tareas de forma autónoma.
Desde modelos de contexto pequeños hasta agentes de razonamiento, la IA avanza constantemente hacia una inteligencia adaptativa y autónoma.
𝐖𝐡𝐢𝐜𝐡 𝐬𝐭𝐚𝐠𝐞 𝐞𝐱𝐜𝐢𝐭𝐞𝐬 𝐲𝐨𝐮 𝐭𝐡𝐞 𝐦𝐨𝐬𝐭 𝐚𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐭𝐡𝐞 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬?
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