AI Agent y Agentic AI, ¿estás confundiéndolos?
Un interesante artículo reciente, "AI Agents vs. Agentic AI", profundiza en las diferencias esenciales entre estos dos paradigmas, revelando el próximo campo de batalla para el desarrollo de la IA.
El artículo aclara la distinción entre AI Agent y Agentic AI, separando sistemáticamente estos conceptos fácilmente confusos para que finalmente podamos entender:
¿Qué es exactamente un AI Agent, y qué es Agentic AI?
También discute ideas clave, soluciones y el futuro.
Entonces: ¿cuál es la diferencia entre estas dos tecnologías? ¿Cuál se adapta mejor a tu escenario de negocio?
Aquí están mis notas 👇👇👇
AI Agents: Asistentes Inteligentes que Operan Solos
¿Qué son los AI Agents?
En pocas palabras, son sistemas monolíticos que integran modelos de lenguaje grandes y herramientas externas, capaces de proporcionar autonomía y razonamiento continuo para tareas específicas.
Los AI Agents tienen varias características clave:
Toma de decisiones reactiva: Responden en función de la entrada
Estructura modular: Los componentes son relativamente independientes
Responsabilidad única: Suelen centrarse en escenarios de aplicación específicos y limitados
Estas características hacen que los AI Agents sean particularmente adecuados para tareas relativamente simples como la clasificación de correos electrónicos, la resumen de informes y el soporte al cliente.
Los AI Agents sobresalen en el manejo de tareas con un objetivo único, pasos claros y un conjunto de herramientas limitado. La mayoría de los asistentes de IA que vemos hoy en día caen en esta categoría.
Agentic AI: Un Nuevo Paradigma de Colaboración Multiagente
Agentic AI, por otro lado, representa un cambio arquitectónico fundamental.
Los sistemas de Agentic AI comprenden múltiples agentes colaboradores que pueden:
Descomponer tareas dinámicamente
Mantener memoria persistente
Coordinar a través de una capa de orquestación
Esta colaboración multiagente permite a Agentic AI lograr niveles más altos de coordinación, lo que la hace muy adecuada para flujos de trabajo complejos como la automatización de investigación, el control de enjambres de robots y la asistencia en diagnóstico médico.
En pocas palabras, Agentic AI conecta múltiples AI Agents para formar una red inteligente capaz de colaboración autónoma.
Cada uno tiene sus fortalezas
El artículo también detalla los escenarios de aplicación para ambas tecnologías:
Áreas en las que sobresalen los AI Agents:
Filtrado de correos electrónicos
Resumen de informes
Recomendación de contenido
Soporte al cliente
Áreas en las que sobresale Agentic AI:
Asistentes de investigación colaborativa
Soporte a decisiones en UCI
Sistemas robóticos de cosecha de huertos
IA adaptativa en juegos
¿Puedes ver la diferencia?
Los AI Agents manejan tareas relativamente independientes y claramente definidas; Agentic AI puede manejar escenarios complejos que requieren razonamiento de múltiples pasos y colaboración entre varias partes.
Desafíos Técnicos: Cada uno tiene sus puntos débiles
Por supuesto, ambas tecnologías enfrentan diferentes desafíos:
Desafíos para los AI Agents:
Capacidad limitada de razonamiento causal
Propensión a generar alucinaciones
Falta de proactividad
Capacidad frágil de planificación a largo plazo
Desafíos para Agentic AI:
Propagación de errores entre agentes
Problemas de estabilidad del sistema
Métodos de comunicación opacos
Vulnerabilidades de escalabilidad, explicabilidad y seguridad
Como puedes ver, aunque ambas tecnologías son potentes, todavía hay muchos problemas que resolver en aplicaciones prácticas.
Soluciones Clave
El artículo también propone una serie de soluciones que son cruciales para investigadores y desarrolladores:
Las soluciones clave incluyen:
Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Razonamiento mejorado por herramientas (llamada a funciones)
Bucle de agente: razonamiento, actuación, observación
Arquitecturas de memoria (episódica, semántica, vectorial)
Orquestación multiagente y especialización de roles
Mecanismos de reflexión y autocrítica
Pipelines de ingeniería de prompts programáticos
Modelado causal y planificación basada en simulación
Pipelines de monitoreo, auditoría y explicabilidad
Diseño consciente de la gobernanza con aislamiento de roles y trazabilidad
Estas direcciones técnicas son precisamente lo que investigadores y desarrolladores necesitan comprender profundamente para construir sistemas de agentes fiables y robustos.
Futuro: Hoja de Ruta Evolutiva de Monolítico a Colaborativo
El artículo concluye delineando las futuras rutas de desarrollo para AI Agents y Agentic AI:
Direcciones de desarrollo para AI Agents:
Inteligencia proactiva
Aprendizaje continuo
Seguridad y confianza
Direcciones de desarrollo para Agentic AI:
Escalado multiagente
Planificación basada en simulación
Gobernanza ética
Sistemas específicos de dominio
Estos requerirán innovaciones significativas en algoritmos, arquitecturas, infraestructura, protocolos y los modelos subyacentes.
El profesor Ethan Mollick de la Wharton School de la Universidad de Princeton señala:
"Los futuros sistemas de IA serán mejores planificando tareas de forma autónoma y averiguando cómo resolver problemas por sí mismos."
Entender la Diferencia y Elegir el Correcto
Al comparar AI Agents y Agentic AI, podemos ver sus respectivas fortalezas y escenarios aplicables.
Los AI Agents son adecuados para manejar tareas únicas y bien definidas, aplicables a escenarios simples que requieren implementación rápida.
Agentic AI es más adecuado para escenarios complejos, de múltiples pasos y colaborativos, aunque actualmente enfrenta más desafíos técnicos.
A medida que la tecnología continúa avanzando, podríamos esperar que los límites entre estas dos tecnologías se desdibujen gradualmente, formando finalmente sistemas inteligentes más potentes y flexibles.
Estamos pasando de la "IA basada en herramientas" a la "IA colaborativa", evolucionando de la "ejecución de comandos" a la "comprensión de objetivos", y expandiéndonos de la "inteligencia de punto único" a la "inteligencia en red".
Este cambio reconfigurará por completo la forma en que la IA colabora con los humanos.
En un futuro cercano, es posible que ya no escribamos instrucciones detalladas para tareas específicas, sino que simplemente le digamos al sistema de IA los objetivos de alto nivel que queremos lograr, y luego dejemos que un grupo de agentes de IA especializados trabajen juntos, descomponiendo automáticamente tareas, coordinando recursos y resolviendo conflictos.
¡La revolución de los agentes de IA acaba de comenzar!
Artículo original:
https://arxiv.org/abs/2505.10468