Nuestros clientes nos preguntan frecuentemente cuál es la diferencia entre AI Agents y AgenticAI. Para responder, primero debemos entender qué son los Large Language Models (LLM) y qué es Retrieval Augmented Generation (RAG).
Un LLM es un modelo de lenguaje entrenado a partir de millones de textos, generalmente públicos, utilizando redes neuronales que aprende a la vez la información y el lenguaje. Si queremos utilizar documentos propietarios o no públicos podemos entrenar nuestra propia LLM, pero es un proceso caro y que requiere muchísimos datos debidamente curados, y ahí es donde aparece el paradigma RAG.
RAG permite utilizar un LLM como modelo de lenguaje general y combinarlo con documentos internos para extender la base de conocimiento del LLM. Cuando un usuario formula una pregunta, se analizan las palabras contenidas para identificar información relevante en la base de conocimiento, y luego las capacidades narrativas del LLM generan una respuesta coherente basada en las referencias activadas.
Sobre esta base surgen los AI Agents, que funcionan como componentes autónomos capaces de mantener su estado y conectarse a fuentes de información para cumplir su objetivo. A diferencia de un sistema RAG, que responde a una pregunta específica, un agente está orientado a resolver una tarea mediante múltiples pasos.
Finalmente, AgenticAI o Multi-Agent se basa en la coordinación de múltiples agentes especializados que colaboran entre sí para resolver un problema complejo, ponderando las distintas habilidades que tiene cada agente y tomando una decisión colegiada sobre el mejor curso de acción. AgenticAI utiliza cadenas de razonamiento avanzadas (ReAct, CoT) para determinar el mejor plan de acción con el que alcanzar los objetivos.
En WayOps ya estamos utilizando AI Agents y AgenticAI en aplicaciones reales para automatizar procesos de calidad, mejorar la atención a usuarios o aumentar la eficiencia de procesos industriales. Si quieres descubrir cómo aplicar IA generativa en tu negocio, WayOps puede ayudarte a explorar nuevos casos de uso y optimizar procesos críticos.ivas.
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