Las últimas tendencias de IA presentadas por expertos
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En esta guía completa, encontrará una colección de contenido relacionado con los agentes de IA, como explicaciones educativas, tutoriales prácticos, episodios de podcasts y mucho más.
Un agente de inteligencia artificial (IA) se refiere a un sistema o programa que es capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario o de otro sistema mediante el diseño de su flujo de trabajo y el uso de las herramientas disponibles. Los agentes de IA pueden abarcar una amplia gama de funcionalidades más allá del procesamiento de lenguaje natural e incluyen la toma de decisiones, la resolución de problemas, la interacción con entornos externos y la ejecución de acciones.
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Como primer paso en su recorrido, Explorar los Documentos explicativos introductorios de agente de IA para obtener una comprensión de alto nivel.
Los agentes de IA dependen de un conjunto de componentes interconectados que les permiten percibir su entorno, procesar información, decidir, colaborar, tomar medidas significativas y aprender de su experiencia.
La arquitectura de agente se refiere a la estructura y el diseño de infraestructura de IA agéntica. Una arquitectura de agentic da forma a la estructura del flujo de trabajo para automatizar los modelos de IA dentro de un sistema de IA agéntica.
Un sistema multiagente consta de varios agentes de IA que trabajan colectivamente para realizar tareas en nombre de un usuario u otro sistema.
Las infraestructuras de agentes de IA son los componentes básicos para desarrollar, desplegar y gestionar agentes de IA. Estas plataformas de software tienen características y funciones integradas que ayudan a agilizar y acelerar el proceso.
La gobernanza de agentes de IA se refiere a los procesos, estándares y medidas de seguridad que ayudan a garantizar que los sistemas de agentes sean seguros y éticos.
RAG agéntica se refiere al uso de agentes de IA para facilitar la generación aumentada por recuperación (RAG). En comparación con los sistemas RAG tradicionales, RAG agentic permite que los modelos de lenguaje de gran tamaño realicen la recuperación de información de múltiples fuentes y manejen flujos de trabajo más complejos.
Los agentes de IA se pueden aplicar a varias industrias, como atención al cliente, recursos humanos, ventas, adquisiciones y mucho más.
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