Un agente de IA basado en un modelo de lenguaje grande (LLM) es un sistema software semiautónomo capaz de cumplir objetivos específicos sin depender de reglas o procesos predefinidos. A diferencia de las aplicaciones tradicionales —donde los desarrolladores programan cada paso manualmente—, este agente analiza el contexto, interpreta instrucciones y decide cómo ejecutar una tarea de manera dinámica.
Ejemplo práctico
Imagina que un usuario solicita:
“Muestra las ventas totales por región en un gráfico circular”.
En una aplicación convencional, esta funcionalidad requeriría código específico para extraer datos, procesarlos y generar el gráfico. En cambio, un agente con LLM:
- Interpreta la solicitud (incluyendo matices o lenguaje natural).
- Gestiona el flujo de la conversación y el contexto.
- Orquesta las acciones necesarias (como consultar una base de datos o usar una herramienta de visualización) para entregar el resultado.
Claves del funcionamiento
- Ingeniería de prompts: Instrucciones claras y bien diseñadas guían al LLM.
- Herramientas externas: El agente puede integrar APIs, bases de datos o otros recursos.
- Autonomía controlada: Decide cómo resolver la tarea, pero dentro de límites definidos.
Este enfoque reduce la necesidad de programación rígida y permite sistemas más adaptables, aunque requiere un diseño cuidadoso para garantizar precisión y seguridad.