¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA son herramientas de software que realizan tareas, toman decisiones e interactúan de forma autónoma con su entorno. En su núcleo, utilizan LLMs para entender metas a partir del lenguaje natural, generar tareas y completarlas.

Estos agentes pueden trabajar como parte de sistemas más grandes, aprendiendo y cambiando en base a los datos que procesan, permitiendo que se utilicen para automatizar el trabajo y externalizar tareas cognitivas complejas.

Tipos de agentes en IA

Antes de profundizar en los 15 ejemplos de agentes de IA en el mundo real, hablemos sobre los 5 tipos de agentes de IA. Comprender estas categorías te dará una perspectiva más clara sobre cómo funcionan y dónde se adaptan en tus proyectos.

Agentes de reflejo simples

Un agente de reflejo simple es un agente de IA que utiliza datos actuales e ignora los datos pasados. Utiliza un conjunto de reglas de condición-acción codificadas en el sistema para tomar decisiones o realizar cualquier acción. Son adecuados para situaciones simples donde una condición lleva a una acción.

Agentes de reflejo basados en modelo

Estos agentes son un poco más sofisticados, ya que utilizan el estado actual del mundo y un modelo interno de ese mundo para decidir la mejor acción. Observan parcialmente el entorno externo manteniendo un modelo interno.

Agentes basados en objetivos

Utilizan el modelo del mundo que tienen para considerar las consecuencias futuras de sus acciones con el fin de alcanzar objetivos específicos.

Agentes basados en utilidad

Estos agentes son más avanzados y no solo buscan alcanzar objetivos, sino maximizar una medida de satisfacción o felicidad, conocida como utilidad.

Agentes de aprendizaje

Los agentes de aprendizaje mejoran su rendimiento y se adaptan a nuevas circunstancias con el tiempo. Pueden modificar su comportamiento en base a experiencias pasadas y retroalimentación.

15 Ejemplos de Agentes de IA

Los agentes de IA pueden adoptar muchas formas, desde sistemas sencillos basados en reglas hasta modelos avanzados basados en aprendizaje. Puedes construirlos utilizando varias herramientas y marcos, como n8n para automatización personalizable con integración de IA.

Agente de chat básico

Este flujo de trabajo utiliza los modelos de lenguaje de OpenAI y SerpAPI para crear un agente conversacional responsivo, garantizando interacciones fluidas.

Agente raspador basado en visión

Este agente automatiza la recolección de datos de la web, extrayendo información de las URL de una hoja de cálculo de Google y organizando el contenido raspado para su uso posterior.

Agente SQL para visualización de consultas

Este flujo simplifica las consultas SQL para crear visualizaciones de datos, permitiendo a los usuarios entender sus datos de forma más efectiva.

Agente raspador de páginas web

Usando un agente de IA que razona y actúa, este flujo extrae el contenido HTML de las páginas web y facilita la gestión de datos.

Agente analista de datos IA

Transforma datos de hojas de cálculo en una base de conocimiento interactiva, permitiendo a los usuarios acceder a información crucial mediante consultas en lenguaje natural.

Agente de intercambio con SQL Lite

Permite obtener respuestas de una base de datos mediante consultas en lenguaje natural, facilitando la interacción sin necesidad de escribir SQL.

Agente de resumen de correos electrónicos

Automatiza la gestión de correos electrónicos, resumiendo puntos clave y acciones y evitando distracciones mediante notificaciones.

Agente de resumen de reuniones

Automatiza la transcripción de reuniones en tiempo real, asegurando que las decisiones y discusiones se capturan y están fácilmente accesibles.

Agente de soporte al cliente IA

Automatiza el soporte mediante respuestas inteligentes y contextuales basadas en una base de conocimientos almacenada, mejorando la eficiencia en la gestión de tickets.

Agente para documentos de la empresa

Implementa un chatbot que responde preguntas de empleados basándose en documentos corporativos almacenados, facilitando el acceso a la información.

Agente de enriquecimiento de alertas SIEM

Enriquece automáticamente las alertas de SIEM con información de MITRE ATT&CK, mejorando la capacidad de respuesta ante incidentes.

Agente para interactuar con la documentación API de GitHub

Facilita la interacción con la documentación de la API de GitHub mediante un chatbot que brinda respuestas actualizadas, ahorrando tiempo en la búsqueda de información.

Agente para afinar modelos de OpenAI

Permite afinar modelos de OpenAI basándose en documentos específicos, proporcionando respuestas personalizadas según el conocimiento subyacente.

Agente para bots de Telegram

Integra un chatbot en Telegram aprovechando capacidades de memoria a largo plazo, ofreciendo respuestas personalizadas y contextuales.

Agente para analizar datos en Airtable

Crea un agente conversacional que mejora la interacción con conjuntos de datos de Airtable, permitiendo la recuperación rápida de información esencial.

FAQs sobre Agentes de IA

¿Es ChatGPT un agente de IA?

No, ChatGPT es un chatbot de IA. Es reactivo, lo que significa que responde a solicitudes, pero no actúa de forma autónoma como lo hacen los agentes de IA.

¿Es Siri un agente de IA?

Sí, Siri se clasifica como un agente de IA, ya que realiza tareas específicas y responde preguntas de forma autónoma después de un aviso.

Conclusiones

En este artículo, discutimos qué son los agentes de IA y proporcionamos los 15 mejores ejemplos. Estas herramientas automatizan procesos complejos y permiten mejorar la eficiencia en diversas áreas de negocio.

¿Qué sigue?

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