Cómo hacemos que un modelo razone (I): tres grandes estrategias
Comentamos las tres estrategias básicas para hacer que hacemos que un modelo razone, pasando de la generación de texto a planes.
Comentamos las tres estrategias básicas para hacer que hacemos que un modelo razone, pasando de la generación de texto a planes.
Alternativas a considerar a los agentes como un martillo de oro y revisamos algunas soluciones híbridas y los ecosistemas de agentes
Hablamos de agentes y medio ambiente considerando si son siempre la mejor solución, en este caso bajo el punto de vista de la sostenibilidad.
Hablamos de martillo de oro y agentes, el eventual vicio de considerar a los agentes como la única solución, en este caso para automatización.
Probablemente, una de las áreas en que más se trabaje, o al menos que, digamos, más ‘preocupación’ genere en el tema de los agentes IA sea la gobernanza de éstos y, más específicamente, como gestionarlos adecuadamente en producción, cómo hacer que sean seguros, cómo vigilar que tengan un comportamiento correcto, cómo asegurar que funcionan como esperamos que funcionen.…
Se comenta Cómo aprenden los agentes usando métodos no paramétricos de aprendizaje: ejemplos, reflexión y experiencia.
En este post explicamos muy brevemente MCP y lo ponemos en relación con APIs y conectores. entendiendo que MCP reinventa los conectores.
Reseña del libro ‘Building AI Systems’ de Wisbas y Talukdar, con una visión arquitectónica sobre cómo construir agentes de IA
Se valoran las opciones tradicionales de automatización y automatización inteligente frente al uso de modelos generativos.
En este último post de la serie, hablamos de tendencias en agentes, y también de retos y oportunidades para este mundo tan dinámico.