La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha sido un avance clave en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Permite a los modelos de lenguaje acceder a información externa para enriquecer sus respuestas y mejorar su precisión. Sin embargo, la evolución de la IA está llevando a sistemas más avanzados: los agentes autónomos. Estos no solo recuperan información, sino que también pueden tomar decisiones y ejecutar acciones de manera independiente.

En este artículo, exploraremos cómo pasamos de la arquitectura RAG a la creación de agentes autónomos, sus ventajas y los desafíos que presentan.

¿Qué es RAG y cómo funciona?

RAG mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje al permitirles acceder a información actualizada y específica en tiempo real. Su funcionamiento se basa en los siguientes pasos:

1. Ingesta y procesamiento de datos: Se recopila información de diversas fuentes (PDFs, documentos de Word, bases de datos, etc.) y se convierte en un formato que el modelo pueda interpretar.
2. Fragmentación de documentos: Se dividen los textos en secciones más pequeñas para optimizar la búsqueda y recuperación.
3. Generación de embeddings: Cada fragmento se convierte en una representación vectorial que captura su significado semántico.
4. Almacenamiento en bases de datos vectoriales: Estos embeddings se guardan en bases de datos diseñadas para realizar búsquedas eficientes.
5. Recuperación de información: Cuando un usuario hace una consulta, el sistema busca los fragmentos más relevantes y los usa como contexto adicional para el modelo de lenguaje.
6. Generación de respuesta: Con la información recuperada, el modelo genera una respuesta más precisa y contextualizada.

Limitaciones de RAG

A pesar de sus ventajas, RAG tiene algunas limitaciones que han llevado al desarrollo de soluciones más avanzadas:

• Reactividad: Solo responde a consultas, sin capacidad para actuar de forma autónoma.
• Flujo de trabajo rígido: No puede adaptarse dinámicamente a diferentes escenarios o necesidades más complejas.
• Falta de razonamiento profundo: Su función principal es recuperar información, pero no puede tomar decisiones o planificar estrategias.

Hacia los agentes autónomos

Los agentes autónomos amplían las capacidades de RAG al integrar herramientas que les permiten interactuar con su entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones. La evolución hacia estos agentes se basa en los siguientes elementos:

1. Uso de herramientas externas

Para que un agente pueda realizar tareas más avanzadas, debe poder interactuar con sistemas externos. Algunas herramientas clave incluyen:

• Navegación web: Acceso a información en línea.
• Ejecución de código: Capacidad de interpretar y ejecutar scripts.
• Integraciones con software: Conexión con sistemas como un CRM o ERP.
• Automatización de tareas: Envío de correos electrónicos, actualización de bases de datos, entre otras funciones.

Estas herramientas permiten que un agente consulte datos en tiempo real y tome acciones basadas en la información obtenida.

2. Orquestación y planificación

Para operar de manera más avanzada, los agentes requieren una estructura que les permita dividir tareas complejas en pasos más manejables. Algunos enfoques incluyen:

• Encadenamiento de prompts: Divide una tarea en varias interacciones secuenciales.
• ReAct (Reasoning + Acting): Un modelo de razonamiento iterativo en el que el agente evalúa su estado, elige una acción y ajusta su enfoque con base en los resultados.
• Chain-of-Thought: Permite que el agente explique su proceso de razonamiento paso a paso.
• Tree-of-Thought: Expande Chain-of-Thought al considerar múltiples opciones antes de elegir la mejor respuesta.

3. Agentes con reglas y directrices

Para mejorar la confiabilidad, algunos agentes operan dentro de límites predefinidos, lo que permite mantener el control sobre sus acciones. Estos agentes pueden:

• Planificar: Evaluar su estado actual y determinar qué pasos seguir.
• Ejecutar acciones: Escoger la mejor acción disponible, ya sea ejecutar un flujo de RAG, llamar a otra herramienta o delegar a otro agente.
• Monitorear y ajustar: Revisar los resultados de sus acciones y modificar su estrategia si es necesario.

4. Agentes con autonomía total

El objetivo final es desarrollar agentes que puedan razonar, planificar y generar código o respuestas sin intervención manual. Estos agentes podrían:

• Adaptarse a diferentes contextos de manera flexible.
• Aprender de experiencias pasadas para mejorar su desempeño.
• Ejecutar tareas avanzadas sin requerir instrucciones detalladas.

¿Cómo se construye un agente autónomo?

Un agente autónomo combina varios componentes clave:

1. Modelo de lenguaje: Es el núcleo del sistema, encargado del procesamiento de la información y la toma de decisiones.
2. Herramientas externas: Permiten que el agente acceda a información actualizada y realice acciones en otros sistemas.
3. Orquestación y planificación: Define cómo el agente estructura su razonamiento y divide las tareas en pasos concretos.

Ejemplo: Un agente de reservas de vuelo

Imaginemos un asistente que ayuda a los usuarios a encontrar vuelos. Cuando alguien pregunta: “¿Cuáles son los vuelos disponibles de Nueva York a Los Ángeles el 20 de diciembre?”, el agente sigue este proceso:

1. Evalúa la consulta: Identifica la información clave (origen, destino y fecha).
2. Busca datos en línea: Usa una herramienta para consultar vuelos en tiempo real.
3. Filtra resultados: Ordena los vuelos por precio y disponibilidad.
4. Entrega una respuesta: Presenta al usuario las opciones más relevantes.

Este tipo de agente no solo recupera información, sino que también toma decisiones y optimiza el proceso.

Consideraciones clave al desarrollar agentes autónomos

Para construir un sistema eficiente, es importante tener en cuenta:

• Estrategia de fragmentación de datos: Cómo dividir la información para facilitar su recuperación.
• Optimización de bases de datos vectoriales: Garantizar búsquedas rápidas y precisas.
• Seguridad y gobernanza: Controlar el acceso a datos y evitar sesgos o riesgos éticos.
• Supervisión y mejora continua: Monitorear el desempeño del agente y ajustar su comportamiento según sea necesario.
• Gestión de costes: Optimizar los recursos de computación y almacenamiento.

*Bonus* Nueva Plataforma para Crear Agentes Autónomos: Azure AI Agent Service

Dado que la noticia es muy reciente, ya disponemos en public preview de Azure AI Agent Service. Se trata de una nueva herramienta de Microsoft diseñada para que las empresas puedan crear agentes de IA autónomos sin complicarse con infraestructuras complejas.

¿Qué hace que esta plataforma sea especial?

Más fácil de usar

• No necesitas programar desde cero. Puedes configurar un agente en pocas líneas de código, indicándole qué información debe manejar y qué tareas puede hacer.
• Funciona dentro del ecosistema de Microsoft y se integra con herramientas como Azure AI Foundry, que simplifica la personalización.

Accede a información en tiempo real

• Puede conectarse con servicios como Bing Search o Azure AI Search para obtener datos actualizados.
• También puede interactuar con documentos, hojas de cálculo y bases de datos dentro de la empresa.

Colaboración entre agentes

• Si un solo agente no puede resolver una tarea compleja, puede trabajar con otros. Por ejemplo, uno puede recopilar información mientras otro analiza los datos y elabora una respuesta.
• Usa tecnologías como AutoGen y Semantic Kernel, que permiten que varios agentes trabajen juntos de manera eficiente.

Seguro y confiable

• Microsoft se encarga de la seguridad y la privacidad de los datos, asegurando que el sistema cumpla con normativas de protección de información.
• Se puede elegir entre usar el almacenamiento gestionado por Azure o conectar almacenamiento en un Azure Blob Storage propio.

¿Por qué esto es importante para las empresas?

Gracias a Azure AI Agent Service, cualquier empresa puede incorporar agentes inteligentes para automatizar tareas, mejorar la atención al cliente o facilitar la gestión de información.

Imagina un equipo que antes tenía que procesar cientos de correos manualmente. Con un agente de IA, ahora puede filtrar, responder y clasificar automáticamente cada mensaje, ahorrando tiempo y mejorando la eficiencia.

Este tipo de soluciones acercan la inteligencia artificial a más empresas, permitiendo que la tecnología trabaje a su favor. Con herramientas como esta, la IA autónoma deja de ser solo un concepto futurista y empieza a ser una realidad accesible para todos.

Próximamente ampliaré con más información (y alguna demo) como funciona este nuevo servicio de agentes disponible en Azure AI Foundry

¡Estad atentos!