El año pasado, Salesforce y Hubspot anunciaron que todos estaban en agentes de IA. El CEO de Salesforce, Marc Benioff, dijo que la compañía estaba haciendo un «pivote duro» y sería un 100% sobre su plataforma Agentforce.
«[Agentforce] es la tercera ola de IA, avanzando más allá de los copilotos a una nueva era de agentes inteligentes altamente precisos y de baja afectación que impulsan activamente el éxito de los clientes «, dijo en Dreamforce en septiembre pasado.
Entonces, ¿qué son los agentes?
Esto es lo que dicen los materiales de marketing: los agentes son una IA que utilizan herramientas para lograr objetivos. Son sistemas inteligentes que realizan tareas sin intervención humana. Los agentes se caracterizan por su capacidad para operar de forma independiente, tomar decisiones y tomar medidas.
«Los agentes no son nada nuevo», dijo Christopher Penn, cofundador y científico jefe de datos de TrustInsight.
«[Agents] No son realmente agentes «, dijo Paul Roetzer, CEO del Instituto de Marketing de AI.
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Aplicaciones autónomos
Entonces, ¿qué son?
Penn los ve como aplicaciones sin conductor. «Tienen un modelo de idioma (LLM) incrustado en parte de ellos, además de cierta infraestructura a su alrededor que les permite funcionar en un calendario determinado o tener más de un modelo de idioma trabajando en tándem», dijo.
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Roetzer cree que les está dando demasiado crédito.
«Simplemente cambiaron el nombre de los bots», dijo Roetzer. Se suponía que los agentes eran mucho más impresionantes que lo que tenemos ahora.
«Nos prometieron algo que usa perfectamente su computadora, completando tareas como llenar formularios y reservar arreglos de viaje con acceso a sus cuentas», dijo.
Para Roetzer, la realidad actual es que, aunque utilizan LLM en sus procesos, carecen de las capacidades integrales que los diferenciarían de los bots.
Llamémoslo agente
«Debido a que se usa un LLM en el proceso, porque AI se está utilizando en los pasos, parece que todos se pusieron de acuerdo con llamarlo agente de IA», dijo.
Penn esencialmente está de acuerdo con esto. Dijo que los agentes son aplicaciones con una LLM incrustada e infraestructura que les permite ejecutarse en un horario específico y luego entregar el producto a otra aplicación que hace algo con él. La adición de la LLM es una adición interesante a una tecnología existente. Sin embargo, “Esto no es nuevo. Zapier como empresa básicamente ha tenido agentes ”durante alrededor de una década.
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«El Autogen de Microsoft es un marco de agente que le permite que un modelo escriba algo», dijo, «y luego el segundo modelo, en esta secuencia controlada, lo revisa y dice que no siguió la tarea».
Estas advertencias no significan que estos «agentes» no son increíblemente útiles. Como señala Penn, estas cosas son poderosas y directas en lo que puedes hacer con ellas. Como resultado, aparentemente tienen
un número infinito de casos de uso «.
«Sospecho que un consultor muy costoso en algún lugar quería aumentar su tasa de facturación y, se le ocurrió la IA agente, en lugar de, solo aplicaciones», dijo.
Cómo reconocer a un agente real
Conocerá un agente real porque no necesitará interacción humana.
«Pero, en el futuro previsible, el humano probablemente estará muy involucrado en la mayoría de las aplicaciones de agentes», dijo Roetzer. «Parece que este año va a ser mucha gente haciendo muchas construcciones personalizadas de agentes que son básicamente un montón de declaraciones de IF/luego que se combinan con algunos LLM».
Para ser claros, están llegando agentes autónomos reales. Las capacidades de razonamiento mejoradas eventualmente permitirán que la IA pase por una cadena de pensamiento. Eso, y los modelos multimodales mejorados que pueden producir texto, imágenes, videos y audio, los agentes serán más de lo que nos prometieron originalmente.
