Combinando Grafos de Conocimiento con IA generativa, podemos obtener ontologías formales capaces de transformar información en conocimiento confiable, facilitando la validación con expertos y reduciendo las alucinaciones de la IA en múltiples ámbitos del negocio.
Combinando Grafos de Propiedades y de Conocimiento, podemos obtener modelos de datos más ricos y conectados para superar las limitaciones del modelo relacional, facilitando inferencia lógica, exploración de relaciones complejas y soporte a sistemas de IA generativa.
Combinando MCP y A2A, podemos obtener aplicaciones multiagénticas que coordinan agentes de IA para acceder a datos, herramientas y comunicarse entre sí, facilitando la ejecución de tareas complejas de forma eficiente y dinámica.
¿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).