¿Qué es Agente de Inteligencia Artificial (Agente de Inteligencia Artificial)?

Los agentes de inteligencia artificial, también llamados agentes de inteligencia artificial, pueden utilizarse para realizar ciertas tareas combinando modelos de inteligencia artificial con herramientas, API, fuentes de datos, memoria y diversas reglas. En particular, es posible utilizar el desarrollo de software, servicio al cliente, investigación, análisis de datos y flujos de trabajo de empresa en múltiples etapas. OpenAI define agentes como sistemas que pueden realizar tareas independientemente en nombre del usuario, Google Cloud también presta atención a la capacidad de ejecución racional, uso de vehículos y acción de acuerdo con el objetivo de los agentes.

¿Qué es el agente de inteligencia artificial?

El agente de inteligencia artificial es un sistema de software que utiliza el modelo de inteligencia artificial para realizar un objetivo dado a él y realiza múltiples transacciones utilizando herramientas externas cuando sea necesario.

El usuario hace una pregunta en una aplicación AI tradicional y produce una respuesta al sistema. En el agente de inteligencia artificial, el proceso puede transmitir más diferente. El agente analiza la tarea dada, determina la información requerida, selecciona las herramientas apropiadas, realiza operaciones y decide al siguiente paso según los resultados obtenidos.

OpenAI destaca especialmente dos características para evaluar como agente del sistema: Acceso a vehículos para utilizar un modelo de inteligencia artificial para gestionar la ejecución y las decisiones del flujo de trabajo e interactuar con sistemas externos.

Por ejemplo, el agente de inteligencia artificial utilizado en el sistema de atención al cliente de una empresa puede no sólo responder a la pregunta del cliente. Puede revisar el registro del cliente, comprobar la información del pedido, evaluar la política de la empresa y realizar un proceso dentro de la autoridad.

Por lo tanto, en lugar de evaluar a los agentes de inteligencia artificial sólo como "más avanzados chatbots", se vuelve más preciso pensar como sistemas que combinan inteligencia artificial y herramientas de software para realizar ciertos objetivos.

¿Qué es el agente de inteligencia artificial?

Agente de inteligencia artificial es equivalente al inglés de agente de inteligencia artificial. Los sistemas de agentes AI permiten un modelo de inteligencia artificial para utilizar el vehículo y realizar ciertas acciones pasando más allá de sólo producir contenido.

Por ejemplo, un agente de AI puede buscar en una base de datos, puede obtener información de una API, examinar archivos, investigar en la web, escribir código y prueba, crear registros en un sistema CRM, ayuda de cualquier otro agente cuando sea necesario.

Sin embargo, tener un agente de inteligencia artificial de un sistema no significa necesariamente que se mueva completamente independientemente. Depende de lo autónomo que sea el agente, el autor del desarrollador, las herramientas utilizadas y el diseño del sistema.

¿Cómo funciona el agente de inteligencia artificial?

El formato de trabajo de los agentes de inteligencia artificial puede variar según la arquitectura utilizada. Sin embargo, el proceso básico se forma a menudo en torno a la comprensión de un objetivo, la recopilación, la planificación, el uso de herramientas y la evaluación de resultados. Un proceso simplificado de agente de inteligencia artificial se puede considerar como sigue:

Objetivo → Análisis → Planificación → Uso del vehículo → Resultados Evaluación → Nuevo paso → Finalización de la tarea

Esta estructura es uno de los puntos básicos que los agentes dejan de los sistemas clásicos de automatización. Google Cloud Esta estructura se trata de componentes como modelo, vehículos, memoria, orkestration y entorno de trabajo.

¿Cómo planificar la tarea del agente de inteligencia artificial?

Cuando el usuario da una meta al agente, el sistema intenta entender la tarea primero.

Por ejemplo:

"Preparamos un informe que puede analizar los últimos datos de ventas de tres meses de nuestra empresa y la gestión de ofertas".

Pensemos que se da una tarea.

Los pasos que el agente puede realizar pueden ser:

1. Identifica dónde se encuentran los datos de ventas.

2. Acceda a la fuente de datos pertinente.

3. Datos de revisión.

4. Haga los cálculos necesarios.

5. Identificar cambios inusuales.

6. Editar hallazgos.

7. Crear informes.

Todos estos pasos pueden no ser requeridos para identificar individualmente por el usuario. Según el formato de trabajo del agente, el modelo puede determinar dinámicamente los pasos necesarios para completar la tarea.

Sample Agent Task

Por ejemplo, un cliente:

"¿Por qué todavía no me han enviado?"

Cuando se le solicite, el agente puede realizar las siguientes operaciones:

Buscar información del cliente → Identificar número de pedido → Consultar el sistema de pedidos → Consultar el estado de envío → Limpiar el cliente

Aquí la inteligencia artificial no sólo crea un texto. Funciona para completar la tarea tomando información de diferentes sistemas.

Componentes básicos de los agentes de inteligencia artificial

Aunque la arquitectura de un sistema de agentes de inteligencia artificial cambia según la tecnología utilizada, algunos componentes básicos son prominentes. Documentación de arquitectura de agente de Microsoft cliente, infraestructura, orquesta, modelo de lenguaje y capacidades de llamada de vehículo se muestran entre los componentes arquitectónicos básicos.

Modelo de Inteligencia Artificial

El modelo se encuentra en el centro del mecanismo de toma de decisiones y comprensión del lenguaje natural del agente. Los modelos de lenguaje pueden utilizarse para comprender las instrucciones del usuario, evaluar la situación actual, elegir la herramienta e interpretar los resultados.

Sin embargo, no hay necesidad de utilizar el mismo modelo en cada tarea. Se pueden preferir diferentes modelos según factores como la complejidad de la tarea, el costo y el tiempo de respuesta. OpenAI también propone la atención al equilibrio entre la complejidad de la tarea, la demora y el costo en la selección de modelos.

Herramientas y API

Las herramientas permiten al agente comunicarse con sistemas externos. Las herramientas para un agente corporativo pueden conectarse a sistemas como CRM, ERP, base de datos, correo electrónico, sistema de archivos calendario, base de información interna de búsqueda web. Los procesos que el agente puede realizar dependen en gran medida de la capacidad que ofrecen los vehículos.

Memoria

La memoria puede proteger la información necesaria entre la tarea del agente o diferentes interacciones. Por ejemplo, un agente de servicio al cliente puede utilizar la información en la entrevista actual en breve. La información específica de usuario o proceso puede almacenarse durante más tiempo en sistemas más avanzados.

Orkestration

Orkestrationse refiere a cómo el agente administra diferentes componentes. La comunicación entre modelo, vehículos, memoria, fuentes de datos y otros agentes puede ser gestionada por capa de orkestration.

¿Cuál es la diferencia entre Chatbot con el agente de inteligencia artificial?

La principal diferencia entre el agente de Chatbot y AI es que el sistema no sólo produce respuestas, pero no puede realizar transacciones de acuerdo con el objetivo.

Un agente; objetivo del usuario → Planificación → Recolección de información → Uso del vehículo → Acción → Realiza un largo proceso en forma de resultado.

Por ejemplo: "Describa este texto". Un chatbot puede ser suficiente para la solicitud.

Sin embargo:

"Al revisar este informe, identificando importantes cambios financieros, compare con datos relevantes en la empresa y prepare un informe que pueda enviar a mi gerente."

Como tarea puede requerir más herramientas y transacciones multi-paso.

¿Cómo utilizar sistemas basados en agentes?

El área de uso de sistemas basados en agentes puede variar según las herramientas y autorizaciones dadas al agente. Se pueden utilizar en el trabajo, que consiste en múltiples etapas y contiene información no estructurada.

Agentes de Inteligencia Artificial en Desarrollo de Software

El desarrollo de software es una de las áreas donde el agente de IA utiliza destacan. Un agente de codificación puede examinar la base de código, encontrar archivos relevantes, hacer cambios de código, ejecutar pruebas, analizar errores, aplicar nuevos cambios.

Por ejemplo, el desarrollador; "Encontrar y corregir el error de verificación en la pantalla de registro del usuario". Cuando se dice, puede determinar los archivos que el agente tiene la base de código, cambiar y ejecutar la prueba. La principal diferencia aquí es una ejecución de tareas de varios pasos en el código, no sólo la generación de código del agente.

Agentes de Inteligencia Artificial en Servicios al Cliente

El servicio al cliente es otro área donde se pueden utilizar agentes. Un agente de servicio al cliente:

1. Puede entender la demanda del cliente.

2. Puedes encontrar la cuenta de cliente.

3. Puede revisar el historial de pedidos o transacciones.

4. Puede controlar la política de la compañía.

5. Determinar la solución adecuada.

6. Si hay una autorización, puede realizar el proceso.

7. Cuando sea necesario, puede transferirse a un representante humano.

Este enfoque es particularmente similar a numerosos pero cada uno puede ser utilizado en las demandas del cliente que requieren un contexto diferente.

AI Agent Use in Research

Los agentes de investigación pueden ser utilizados para examinar diferentes fuentes de datos y responder a una pregunta. Por ejemplo:

"En el último período de nuestros oponentes anunció que los productos de inteligencia artificial son investigados y comparados las características comunes."

Como tarea, el agente puede buscar web, examinar diferentes recursos y hacer la información obtenida en un informe. Sin embargo, los resultados producidos por los agentes de investigación deben pasar por control de soldadura, especialmente para decisiones críticas.

Agentes de Inteligencia Artificial en Análisis de Datos

En los procesos de análisis de datos, los agentes pueden conectarse a bases de datos o herramientas de análisis. Por ejemplo:

"En los últimos seis meses, analice por qué las ventas caen."

Cuando se da una tarea, el agente puede cuestionar los datos necesarios, comparar los resultados y formar informes. El éxito del agente aquí depende no sólo de la capacidad del lenguaje natural, la calidad de las fuentes de datos, los permisos de acceso y la precisión del análisis realizado.

¿Cómo crear agente de inteligencia artificial?

Para crear un agente de inteligencia artificial, primero es necesario identificar claramente lo que hará el agente.

Identificar el propósito del uso

En la primera etapa, debe determinarse el problema. Por ejemplo:

• Administrar solicitudes de clientes

• Invertir en documentos internos

• Código de revisión

• Preparar informes

• Analizar datos de ventas

Se puede seleccionar un área de uso específica, como.

OpenAI y Anthropic recomiendan evaluar si el problema realmente necesita agente antes de que el agente use y evite la complejidad arquitectónica innecesaria.

Instrucciones de escritura para el agente

La definición de tarea del agente debe ser clara. Tales instrucciones ayudan a determinar los límites de comportamiento del agente.

Ejemplo:

"Usted es el agente de atención al cliente de nuestra empresa. Analizar las demandas de los clientes. Utilice sólo las políticas y herramientas de la empresa que se le dan. Predicción sobre un tema que conoces. Realizar transacciones sin consentimiento del usuario o empleado autorizado en operaciones de alto impacto, como el reembolso. "

Descripción Herramientas

Deben determinarse las herramientas requeridas por el agente. Por ejemplo, agente de servicio al cliente; llamada al cliente, investigación de pedidos, investigación de estado de envío, herramientas de creación de registros de soporte se puede dar. Es importante que las herramientas que no necesitan usar el agente no se añadan al sistema, limitando el área de autorización.

Crear ambiente de prueba

El agente debe ser probado directamente con diferentes escenarios antes de ser llevado al entorno de producción. Por ejemplo, para el agente de servicio al cliente; solicitud normal del cliente, información faltante, información incorrecta del cliente, transacción que requiere autorización, datos contradictorios, instrucción maliciosa se puede decir. Anthropic, Destaca la importancia de realizar pruebas exhaustivas y adoptar medidas de seguridad adecuadas especificando que los agentes pueden provocar un aumento de los errores y costos.

¿Es agente único, múltiples agentes?

No hay necesidad de múltiples arquitecturas de agente de cada sistema.

Sistema de un agente único

Un agente en un sistema de una pieza trata de completar la tarea utilizando diferentes herramientas. Por ejemplo, un agente de investigación: Buscar → Repaso de recursos → Comparación de información → La preparación del informe puede gestionarse. Dado que esta estructura es más simple, el proceso de desarrollo y pruebas también puede ser más fácil.

Sistema de múltiples agentes

Sistema de múltiples agentes Se pueden distribuir diferentes tareas a diferentes agentes. Por ejemplo:

Manager agent

↓

Agente de investigación + Agente de análisis de datos + Agente de reportaje

Una arquitectura se puede crear en la forma.

El agente de análisis de datos puede examinar los datos numéricos mientras recopila los recursos de los agentes de investigación. El agente informante puede reunir resultados. Anthropic sugiere la evaluación de diferentes arquitecturas según el escenario de uso de sistemas individuales a empleados a múltiples agentes orkestration.

Difference Between Agentic Workflow and AI Agent

Es importante separar los conceptos de flujo y agente en sistemas basados en agentes.

El proceso seguido es en gran medida predefinido.

Por ejemplo:

Texto → Resumen → Traducir → Traducir → Kayde Etiquetas

se puede definir por un código de secuencia de proceso como.

En un sistema basado en agentes, el modelo puede decidir qué paso y vehículo se utilizarán más dinámicamente según el estado actual de la tarea.

¿Es el agente usado para cada trabajo?

Automatización clásica o para una tarea sencilla con pasos específicos Home puede ser más conveniente. Google Cloud también afirma que el enfoque agencial no siempre es necesario en tareas predefinidas como la abstracción, traducción o clasificación de documentos.

Agentes más:

• Tareas abiertas

• Procesos de pasos múltiples

• Empleos que requieren adopción de decisiones

• Trabajar con datos unificados

• En los procesos en que las reglas fijas siguen siendo insuficientes

se puede evaluar.

Ventajas de los agentes de inteligencia artificial

La ventaja más importante de los agentes de inteligencia artificial es que la inteligencia artificial productiva sólo puede utilizarse en la realización de ciertas tareas que se cree que son la herramienta de generación de contenido.

Gestionar tareas de múltiples niveles

Los agentes pueden realizar una tarea separando múltiples pasos en lugar de un solo proceso.

Trabajar con vehículos

APILas bases de datos y el agente de software corporativo se pueden incluir en el campo de trabajo.

Use Datos no detectados

Puede ser procesado en textos, documentos, correos electrónicos y datos similares.

Reducción de la intervención humana

Algunos procesos que se repiten en procesos correctamente diseñados pueden ser automatizados. Sin embargo, estas ventajas dependen de la aplicación del agente en el campo correcto de uso y de pruebas fiables.

Riesgos de agentes de inteligencia artificial

El procesamiento de agentes en sistemas externos puede crear diferentes requisitos de seguridad y control en comparación con los sistemas de chat clásicos.

Riesgo de transacción con desinformación

Agente Basado en información errónea Si la herramienta utiliza, el error se puede mover al siguiente paso.

Por consiguiente, los mecanismos de verificación de resultados pueden utilizarse en procesos críticos.

Número de autorización

Qué datos puede acceder un agente y qué procesos pueden ser limitados.

NIST se centra en el desarrollo de normas y protocolos para cuestiones de seguridad, identificación y autorización, por lo que los agentes de AI se pueden utilizar de forma segura AI Agent Standards"He lanzado en 2026.

Riesgo de inyección

Si el agente lee datos de fuentes externas, instrucciones maliciosas o inyección rápida Se pueden encontrar ataques. Por lo tanto, cada información recibida del exterior no debe considerarse como una instrucción fiable, y los datos deben ser separados de las instrucciones.

Aprobación humana

Para transacciones financieras, borrado de datos, cambios críticos del sistema u otros procesos altamente eficaces humanos añadido. Este enfoque puede crear un mecanismo de control en puntos críticos sin eliminar completamente otonomi que agente tiene.

¿Qué se debe considerar al usar el agente de inteligencia artificial?

No es suficiente concentrarse sólo en el rendimiento del modelo cuando se desarrolla o utiliza el agente de inteligencia artificial.

Limite las autorizaciones del agente

El agente no debe tener acceso a sistemas que no sean necesarios. Por ejemplo, un agente que sólo leerá el estado del pedido puede no tener la autoridad para eliminar el orden.

Use Mecanismo de Aprobación en Transacciones Críticas

La aprobación humana se puede agregar para operaciones difíciles.

Evaluar los productos

Debe ser probado no sólo para responder correctamente al agente, sino también para completar la tarea correctamente.

Anthropic afirma que las evaluaciones de los agentes pueden ser más complejas que las evaluaciones clásicas de LLM debido a las características tales como uso de herramientas de múltiples pasos, cambios de estado y cambio de comportamiento según resultados intermedios.

Registro de transacciones Oro

En particular, lo que significa que el agente en los sistemas corporativos debe ser rastreado cuando utiliza y qué procesos se realizan.

Estos registros pueden ocuparse del análisis de errores y la evaluación del sistema.

El futuro de los agentes de inteligencia artificial

El desarrollo de agentes de inteligencia artificial no se limita a modelos más poderosos. Un área de desarrollo importante donde los agentes pueden comunicarse con seguridad con diferentes softwares, fuentes de datos y otros agentes.

The AI Agent Standards Initiative launched in 2026 of NIST focuses on issues such as safe use, identity, authorization and interoperability among different systems.

Por lo tanto, en el futuro, los sistemas de agentes AI se evalúan no sólo en las interfaces de chat, sino como un área de desarrollo esperada donde las empresas trabajan en sistemas más completos que trabajan con las infraestructuras de software existentes. OpenAI también afirma que los agentes se expanden a la ejecución de tareas más largas y multi-paso que interacciones cortas.

Pero no significa que un sistema sea más autónomo, es automáticamente mejor. Para ser adecuado para la tarea de la arquitectura de agente, prueba suficiente y límites de seguridad necesariosLa creación es necesaria.