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Comparación de la IA tradicional con los agentes de software y la IA de los agentes
La siguiente tabla proporciona una comparación detallada de la IA tradicional, los agentes de software y la IA de los agentes.
| Característica | IA tradicional | Agentes de software | IA de agencia |
|---|---|---|---|
|
Ejemplos |
Filtros de spam, clasificadores de imágenes, motores de recomendación |
Chatbots, programadores de tareas, agentes de monitorización |
Asistentes de IA, agentes desarrolladores autónomos, orquestaciones LLM multiagente |
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Modelo de ejecución |
Batch o sincrónico |
Basado en eventos o programado |
Asincrónico, impulsado por eventos y orientado a objetivos |
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Autonomía |
Limitada; a menudo requiere una orquestación humana o externa |
Medio; funciona de forma independiente dentro de límites predefinidos |
Alto; actúa de forma independiente con estrategias de adaptación |
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Reactividad |
Reactiva a los datos de entrada |
Reactivo al entorno y a los eventos |
Reactivo y proactivo; anticipa e inicia acciones |
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Proactividad |
Raro |
Presente en algunos sistemas |
Atributo principal: impulsa el comportamiento orientado a objetivos |
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Comunicación |
Mínimo; por lo general, independiente o vinculado a una API |
Mensajería entre agentes o entre agentes y personas |
Multiagente e interacción enriquecidos human-in-the-loop |
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Toma de decisiones |
Solo inferencia de modelos (clasificación, predicción, etc.) |
Razonamiento simbólico o decisiones basadas en reglas o guionadas |
Razonamiento contextual, dinámico y basado en objetivos (a menudo mejorado con LLM) |
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Intención delegada |
No; realiza tareas definidas directamente por el usuario |
Parcial; actúa en nombre de usuarios o sistemas con un alcance limitado |
Sí; actúa con objetivos delegados, a menudo entre servicios, usuarios o sistemas |
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Aprendizaje y adaptación |
A menudo se centra en el modelo (por ejemplo, la formación en aprendizaje automático) |
A veces adaptativo |
Aprendizaje, memoria o razonamiento integrados (por ejemplo, retroalimentación, autocorrección) |
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Agencia |
Ninguna; herramientas para humanos |
¿Implícito o básico |
Explícito; opera con un propósito, metas y autodirección |
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Conciencia del contexto |
Bajo; apátrida o basado en instantáneas |
Moderado; algún seguimiento estatal |
Alto; utiliza modelos de memoria, contexto situacional y entorno |
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Rol de infraestructura |
Integrado en aplicaciones o canales de análisis |
Componente de middleware o capa de servicio |
Malla de agentes componible integrada con sistemas en la nube, sin servidor o periféricos |
En resumen:
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La IA tradicional se centra en las herramientas y es limitada desde el punto de vista funcional. Se centra en la predicción o la clasificación.
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Los agentes de software tradicionales introducen la autonomía y la comunicación básica, pero a menudo están sujetos a reglas o son estáticos.
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La IA de Agentic aúna autonomía, asincronía y agencia. Permite que las entidades inteligentes y orientadas a objetivos puedan razonar, actuar y adaptarse dentro de sistemas complejos. Esto hace que la IA agentic sea ideal para el futuro nativo de la nube e impulsado por la IA.
