¿Qué es la comunicación entre agentes de IA?

Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): algoritmos de machine learning entrenados con grandes cantidades de datos que dan a los agentes la capacidad de razonar. Con las capacidades de IA generativa, los agentes pueden compartir la información que conocen con otras entidades. Cuando los agentes tienen la capacidad de comunicarse entre sí, un sistema agentivo se convierte en algo más que la suma de sus partes.

Un sistema multiagente puede considerarse como un equipo de humanos, cada uno con experiencia en su respectivo campo. Los agentes autónomos comparten información que solo ellos pueden percibir sobre su entorno, lo que tiene un beneficio para la comprensión de todo el grupo. A medida que más agentes sean capaces de "hablar" entre sí a través de complejos flujos de trabajo agénticos, podemos esperar que se conecten ecosistemas enteros de agentes que trabajan juntos en armonía autónoma.

Los agentes de IA en red pueden trabajar juntos hacia un objetivo común de manera más eficiente que un solo agente. Pero para coordinar sus acciones, deben poder comunicarse de manera efectiva.

La comunicación eficaz entre los agentes de IA conduce a una mejor conciencia de la situación y a procesos de toma de decisiones más informados. Cuando los agentes comparten datos, pueden refinar sus estrategias y respuestas basándose en información en tiempo real.

En sistemas complejos, la IA distribuida puede dividir las tareas entre varios agentes, lo que agiliza la resolución de problemas. En lugar de que una sola IA intente procesarlo todo, varios agentes pueden especializarse en diferentes aspectos de un problema y comunicar sus hallazgos.

Los agentes de IA que se comunican pueden aprender unos de otros, mejorando la adaptabilidad con el tiempo. Al intercambiar conocimientos, refinan sus comportamientos en función de las experiencias compartidas. Los sistemas de IA multiagente también pueden escalar de manera eficiente, gestionando mayores cantidades de datos y tareas más complejas.

Los agentes de IA se comunican de varias maneras en función de su función, entorno y objetivos. La comunicación puede ser explícita o implícita, e implicar intercambios directos de mensajes u observación indirecta de acciones.

Algunos sistemas se basan en el control centralizado, en el que una única IA procesa y distribuye datos a otros agentes. Otros utilizan la comunicación descentralizada, en la que los agentes de IA interactúan entre pares.

La mayoría de los agentes funcionan con LLM, por lo que a menudo hablan entre sí en lenguaje humano natural. Los agentes deben ser capaces no solo de compartir información, sino también de expresar intenciones, coordinarse dentro de una jerarquía y negociar la asignación de recursos.

Los investigadores están trabajando en modos más eficientes de comunicación entre agentes, como "DroidSpeak" de Microsoft, cuyo objetivo es permitir que los agentes se comuniquen más rápido con una pérdida mínima de precisión¹ .Dos protocolos dominantes para la comunicación de agentes son KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) y FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language)².

La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. desarrolló KQML en la década de 1990, sentando las bases para la comunicación entre agentes mucho antes de que los agentes de IA inteligentes fueran viables. Los desarrolladores de FIPA se basaron en este trabajo poco después, realizando mejoras en la estandarización y la claridad semántica.

Muchos agentes de IA confían en el cloud computing y los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) para intercambiar datos en tiempo real. Los sistemas de IA en la nube almacenan, recuperan y analizan conjuntos de datos a gran escala, mientras que los dispositivos conectados a IoT comparten información de sensores a través de redes.

Los agentes de IA también se comunican con los humanos mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de voz y las interfaces visuales. Los asistentes virtuales como ChatGPT de OpenAI, Siri de Apple y Alexa de Amazon utilizan el PLN para interpretar las consultas humanas y generar respuestas significativas.

En la atención al cliente, los chatbots de IA proporcionan asistencia automatizada al comprender y responder a las consultas de los usuarios. Algunos modelos de IA también incorporan comunicación multimodal, combinando texto, voz e imágenes para mejorar la interacción.

Los agentes de IA se enfrentan a varios retos que pueden afectar a la precisión, la eficiencia, la seguridad y la escalabilidad.

Los agentes de IA suelen operar en diferentes plataformas, cada una de las cuales utiliza protocolos, formatos de datos y lenguajes de comunicación únicos. Los protocolos incluyen información sobre la sintaxis y la semántica de los mensajes. Los protocolos pueden ser predefinidos por programadores humanos, o emergentes, que surgen orgánicamente de la comunicación entre agentes.

Sin marcos de mensajería estandarizados, los agentes podrían tener dificultades para interpretar y responder a los mensajes de los demás, lo que provocaría ineficiencias. Por ejemplo, en las ciudades inteligentes, los sistemas de gestión del tráfico y los vehículos autónomos pueden utilizar diferentes protocolos de comunicación, lo que impide el intercambio y la coordinación de datos sin fisuras.

Los agentes de IA deben procesar la información con precisión, pero la ambigüedad en la interpretación de los mensajes sigue siendo un reto. Los agentes podrían malinterpretar los mensajes, lo que daría lugar a acciones incorrectas. En los chatbots de atención al cliente, las consultas vagas de los usuarios como "Quiero cambiar mi pedido" podrían malinterpretarse, lo que daría lugar a modificaciones o cancelaciones incorrectas.

Muchos casos de uso de IA requieren comunicación en tiempo real, pero la latencia de la red y las limitaciones computacionales pueden ralentizar los tiempos de respuesta. Esto es especialmente problemático en sistemas autónomos que requieren una toma de decisiones en una fracción de segundo. En los coches autónomos, los agentes de IA deben procesar instantáneamente los datos de cámaras, sensores y GPS. Cualquier retraso en el intercambio de datos podría dar lugar a malas decisiones de navegación.

Los agentes de IA que se comunican a través de redes son vulnerables a ciberataques, vulneraciones de datos y manipulación por parte de adversarios. Los actores maliciosos podrían interceptar o alterar las comunicaciones de la IA, lo que provocaría una toma de decisiones defectuosa y fallos del sistema.

La autenticación, los endpoints y la gestión adecuada de los datos confidenciales son primordiales. En los sistemas de IA sanitarios, por ejemplo, si un atacante modifica los datos de diagnóstico intercambiados entre agentes de IA, podría dar lugar a recomendaciones de tratamiento incorrectas.

A medida que aumenta el número de agentes de IA en un sistema de comunicación, la sobrecarga de comunicación crece, lo que genera desafíos de escalabilidad. Los agentes deben gestionar eficazmente las interacciones a gran escala sin sobrecargar los recursos computacionales.

En los mercados financieros, miles de bots comerciales de IA se comunican y reaccionan a los cambios del mercado. Si demasiados bots intercambian datos a la vez, podría producirse una congestión de la red.

Los agentes de IA deben comunicarse de manera efectiva en entornos dinámicos, donde las actualizaciones de información en tiempo real son necesarias. Si los agentes de IA no se adaptan a las nuevas condiciones, los cambios inesperados pueden interrumpir sus procesos de toma de decisiones.

En la respuesta a desastres, la IA, los drones autónomos y los robots deben ajustar continuamente sus estrategias de comunicación en función de obstáculos impredecibles, como edificios derrumbados o señales de red perdidas.

Cuando los agentes de IA interactúan con los humanos, surgen desafíos de comunicación debido a las diferencias en la comprensión del lenguaje, el contexto emocional y los estilos de razonamiento. La IA debe interpretar correctamente la intención humana y, al mismo tiempo, proporcionar respuestas claras.

En los asistentes virtuales, entender el sarcasmo, los dialectos regionales o las peticiones implícitas sigue siendo un reto. Por ejemplo, si un usuario dice: "Hace mucho frío aquí", es posible que un asistente de IA no reconozca que quiere que se aumente el termostato.