El último artículo blanco de Google explora el desarrollo y las funciones de los agentes generativos de IA en detalle, revelando cómo estos sistemas inteligentes pueden extender sus capacidades a través de herramientas externas, trascender las limitaciones de los modelos de idiomas tradicionales y realizar tareas más complejas. El documento blanco señala que los agentes generativos de IA son aplicaciones que pueden observar independientemente el medio ambiente y tomar medidas para lograr objetivos específicos es un alto grado de autonomía y puede operar independientemente bajo objetivos claros sin intervención humana.
El documento blanco enfatiza: "Los agentes de IA biosos pueden acceder a la información en tiempo real, sugerir acciones prácticas y planificar de forma independiente y ejecutar tareas complejas". y se requieren una compleja toma de decisiones.
La documentación introduce aún más la arquitectura de los agentes generativos de IA, incluido su marco cognitivo y su capa de orquestación. El marco cognitivo es responsable del razonamiento estructurado, la planificación y los procesos de toma de decisiones, mientras que la capa de orquestación es responsable de guiar al agente a andar en bicicleta entre la entrada de información y la ejecución de la acción. Este diseño arquitectónico permite a los agentes operar de manera eficiente en entornos complejos, asegurando la finalización suave de las tareas.
Además, el Libro Blanco también enfatiza la importancia de las herramientas en los agentes generativos de IA. Estas herramientas permiten a los agentes interactuar con sistemas externos para realizar tareas como actualizar bases de datos o obtener datos en tiempo real. El autor señala: "Las herramientas construyen un puente entre las capacidades internas del agente y el mundo externo".
El almacenamiento de datos también se considera un componente clave de los agentes de IA generativos, que proporciona al agente acceso a información dinámica, asegurando la relevancia y la precisión de las respuestas. Esta capacidad permite a los agentes adaptarse al entorno de información en constante cambio y proporcionar servicios más precisos.
El documento blanco muestra una variedad de casos de aplicación de agentes de IA generativos. Estos casos muestran las amplias perspectivas de aplicación de los agentes generativos de IA en la vida real.
Google también presentó cómo los desarrolladores pueden aprovechar el proxy de IA generativo en plataformas como Vertex AI. Estas plataformas proporcionan un entorno de gestión donde los desarrolladores pueden definir objetivos, descripciones de tareas y ejemplos para construir eficientemente el comportamiento del sistema requerido. Este entorno de desarrollo proporciona soporte técnico para la aplicación generalizada de agentes generativos de IA.
El CEO de Openai, Ultraman, también mencionó recientemente que los agentes de IA pueden ingresar al lugar de trabajo en 2025, cambiando significativamente la forma en que operan las empresas. Él dijo: "Creemos que para 2025, podemos ver que el primer lote de agentes de IA se une a la fuerza laboral, mejorando significativamente la eficiencia de la producción de las empresas".
En general, los agentes generativos de IA, como una aplicación inteligente que puede realizar tareas complejas de forma independiente, demuestran su enorme potencial en múltiples campos al aprovechar las herramientas y las interacciones de sistemas externas. Con el avance continuo de la tecnología, se espera que los agentes generativos de IA se conviertan en una fuerza importante para cambiar las operaciones empresariales y mejorar la eficiencia de producción en el futuro.