La evolución de los agentes de software

El paso de sistemas automatizados simples a agentes de software inteligentes, autónomos y orientados a objetivos refleja décadas de evolución en la informática, la inteligencia artificial y los sistemas distribuidos.

A esta evolución le siguió el auge del aprendizaje automático, que cambió el paradigma de las reglas artesanales al reconocimiento estadístico de patrones. Estos sistemas podían aprender de los datos y permitían avances en la percepción, la clasificación y la toma de decisiones.

Los modelos de lenguaje LLMs extensos () representan una convergencia de escala, arquitectura y aprendizaje no supervisado. LLMs pueden razonar, generar y adaptar tareas con poca o ninguna formación específica para cada tarea. Al combinarlos LLMs con una infraestructura escalable nativa de la nube y arquitecturas componibles, ahora estamos logrando la visión completa de la IA de los agentes: agentes de software inteligentes que pueden operar con autonomía, conocimiento del contexto y adaptabilidad a escala empresarial.

Esta sección explora la historia de los agentes de software desde la teoría fundamental hasta la práctica moderna, como se ilustra en el siguiente diagrama. En él se destaca la convergencia de la inteligencia artificial distribuida (DAI) y la IA generativa basada en transformadores, y se identifican los principales hitos que han dado forma al surgimiento de la IA de agentes.