Componentes de los agentes de IA

El siguiente diagrama representa una arquitectura detallada de agentes de inteligencia artificial (IA), mostrando las interacciones entre distintos componentes de memoria, razonamiento y control para crear sistemas más inteligentes y efectivos. Entre estos componentes se encuentran los siguientes:

Memoria procedural

La memoria procedural en IA permite a los agentes almacenar y ejecutar habilidades o procedimientos específicos, como conducir un vehículo o jugar al ajedrez. Esta capacidad es esencial para tareas que requieren la ejecución de secuencias de acciones aprendidas. Los vehículos autónomos, como los de Tesla, integran memoria procedural para realizar maniobras complejas como estacionamiento automático o manejo en autopistas, ejecutando estos procedimientos con precisión y consistencia

Código del agente

El código del agente define las reglas y algoritmos que guían sus acciones. Un diseño eficiente del código permite a los agentes adaptarse a entornos dinámicos y tomar decisiones autónomas basadas en sus percepciones y objetivos. en algunas aerolíneas actualmente el código del agente incluye algoritmos para equilibrar automáticamente la distribución de peso en los aviones, optimizando el consumo de combustible y reduciendo costos operativos

Memoria semántica

La memoria semántica en agentes de IA almacena conocimientos generales, como hechos y conceptos. Esta estructura permite a los agentes aplicar información aprendida en diversas tareas, mejorando su capacidad de razonamiento y comprensión del mundo. Agentes de IA almacenan información semántica sobre patrones de consumo energético, ajustando la distribución en tiempo real y logrando una reducción del 15 % en pérdidas de energía: iccsi.com.ar

Memoria episódica

La memoria episódica permite a los agentes de IA recordar eventos o experiencias específicas. Esta capacidad es crucial para personalizar interacciones basadas en experiencias pasadas, mejorando la relevancia y efectividad de las respuestas del agente. Los agentes de IA recuerdan eventos específicos, como picos de demanda en temporadas anteriores, lo que ha permitido reducir costos de almacenamiento en un 30 % y mejorar la disponibilidad de productos en un 40 %

Procedimientos de decisión y razonamiento

• Procedimiento de Decisión: Actúa como un evaluador central que analiza múltiples opciones y selecciona la mejor acción basada en los objetivos y el estado actual del sistema.
• Razonamiento (reasoning): Un bucle iterativo donde el agente analiza información nueva, considera alternativas y refina su estrategia.

Esta píldora formativa está extraída del Curso online de Diseño y gestión de agentes autónomos de IA para la optimización de procesos.