Agentes
Uso de herramientas, bucles de planificación, sistemas multiagente
Un agente percibe, decide y actúa en un ciclo que se repite. Hoy la palabra designa sobre todo a modelos de lenguaje que usan herramientas, pero la idea es tan vieja como la IA.
Intuición
Russell y Norvig definen la IA como el estudio de agentes racionales: sistemas que eligen la acción que maximiza su desempeño esperado dada su percepción. El ciclo básico es percibir → pensar → actuar → observar.
Un agente con herramientas no lo sabe todo: consulta, calcula, se mueve. El patrón ReAct (Yao et al., 2022) intercala razonamiento y acciones: el modelo escribe un pensamiento, llama a una herramienta, lee el resultado y vuelve a pensar.
Cuando hay varios agentes, aparecen problemas nuevos: repartir tareas, coordinarse, negociar. El protocolo de red de contratos (Smith, 1980) propone subastas: un gestor anuncia una tarea y los agentes ofertan según su costo.
Mecanismo
Arquitecturas clásicas: deliberativas (Shakey, STRIPS), reactivas (la arquitectura de subsunción de Brooks, 1986), híbridas y BDI —creencias, deseos, intenciones— (Rao y Georgeff, 1995).
Agentes basados en LLM: un bucle que alterna llamadas al modelo con llamadas a herramientas (búsqueda, código, APIs), con memoria de trabajo y a veces reflexión sobre errores (Reflexion, 2023). Los protocolos como MCP estandarizan cómo se exponen las herramientas.
El laboratorio no usa un LLM: implementa de verdad el ciclo con un planificador simbólico. Varios robots en un almacén reciben tareas por subasta, planifican rutas con A*, ejecutan, observan bloqueos y replanifican. Puedes bloquear pasillos en vivo.
Laboratorio
Almacén multiagente con subastas y replanificación
Robots que pujan por tareas, planifican con A*, observan y replanifican. Haz clic para bloquear pasillos; lee la traza pensar–actuar–observar de cada agente.
Historia
- 1966
Comienza Shakey (SRI), el primer robot móvil que razona sobre sus acciones.
Nilsson (1984), Shakey the Robot, SRI Tech. Note 323
- 1980
Reid G. Smith publica el protocolo de red de contratos.
Smith (1980), IEEE Trans. Computers C-29(12)
- 1986
Rodney Brooks propone la arquitectura de subsunción.
Brooks (1986), IEEE J. Robotics and Automation 2(1)
- 1995
Wooldridge y Jennings definen los agentes inteligentes; Russell y Norvig organizan la IA alrededor de ellos.
Wooldridge & Jennings (1995), Knowledge Eng. Review 10(2); Russell & Norvig (1995), AIMA
- 2022
ReAct: razonar y actuar intercalados con modelos de lenguaje.
Yao et al. (2023), ICLR; arXiv:2210.03629
- 2023
Toolformer, Voyager y Generative Agents exploran herramientas, currículos abiertos y sociedades simuladas.
Schick et al. (2023), NeurIPS; Wang et al. (2023), arXiv:2305.16291; Park et al. (2023), UIST
- 2024
Anthropic publica el Model Context Protocol para conectar modelos con herramientas.
Anthropic (2024), Model Context Protocol
Límites
Los errores se acumulan en bucles largos; los agentes LLM pierden el hilo y confían en resultados falsos.
Evaluar agentes es difícil: el entorno cambia y las tareas son abiertas.
Seguridad: un agente que actúa puede causar daños reales (inyección de instrucciones, acciones irreversibles).
¿Qué hace falta para ser agente y no solo instrumento?
La filosofía de la acción distingue moverse de actuar: actuar es hacerlo por razones. Elizabeth Anscombe decía que una acción es intencional si tiene sentido preguntar «¿por qué?» y hay una respuesta que da razones.
Un agente artificial da razones en su traza. ¿Son sus razones o una narración? Y si delegamos en él, ¿quién es responsable de lo que hace?