Las plataformas de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) como ChatGPT, Gemini y Claude están transformando la investigación profunda, permitiendo realizar tareas complejas que implican la recolección masiva de información de la web durante períodos prolongados. Un solo proceso de investigación puede requerir múltiples búsquedas, filtrados exhaustivos y la compilación de un informe detallado, todo ello orquestado por un sofisticado sistema de agentes de IA.
En el núcleo de esta capacidad reside una arquitectura de agentes de IA cooperativos. Un agente es un servicio impulsado por un LLM que interpreta objetivos, diseña flujos de trabajo y utiliza herramientas como la búsqueda web o la ejecución de código. El proceso inicia con la consulta del usuario, recibida por un agente orquestador. Este líder formula una estrategia de investigación, la descompone en subtareas y las delega a múltiples subagentes especializados, como los de búsqueda web, que rastrean la información relevante.
Una vez que los subagentes recopilan los datos, devuelven el contenido extraído (fragmentos, resúmenes) junto con las citaciones exactas de las fuentes (URLs). Esta información pasa luego a la fase de síntesis. Aquí, un agente sintetizador organiza y unifica el contenido en un informe coherente, resolviendo redundancias y construyendo una narrativa fluida. Simultáneamente, un agente de citaciones verifica y asegura que cada declaración del informe esté correctamente respaldada por sus fuentes, insertando las citas pertinentes para prevenir "alucinaciones" y garantizar la fiabilidad del resultado.
Aunque el principio general es similar, los principales proveedores implementan variaciones. OpenAI usa aprendizaje por refuerzo para planificar tareas. Gemini, multimodal, integra texto e imágenes y propone planes autónomamente. Claude emplea una arquitectura multiagente definida con ejecución paralela. Perplexity ajusta sus búsquedas iterativamente y usa una arquitectura híbrida para seleccionar modelos óptimos. Otros, como Grok, Microsoft Copilot y Qwen, presentan enfoques únicos en la gestión de credibilidad, análisis de datos o orquestación concurrente, pero todos buscan transformar consultas complejas en informes exhaustivos y bien referenciados.
La fase inicial de planificación es fundamental. Algunos sistemas, como OpenAI, interactúan para clarificar la consulta, mientras que otros, como Gemini, proponen un plan detallado para la aprobación del usuario. Esta delegación a subagentes especializados y la ejecución paralela, junto con el uso de herramientas avanzadas, optimizan la eficiencia. Finalmente, el informe se entrega al usuario, un producto de la coordinación inteligente de estos sistemas de agentes de IA que prometen volverse aún más capaces y confiables a medida que la tecnología avanza.
Fuente Original: https://blog.bytebytego.com/p/how-openai-gemini-and-claude-use
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