¿Qué son los agentes GPT y cómo funcionan?

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están evolucionando rápidamente-revolucionando varios sectores y departamentos.

Se prevé que el mercado mundial de la IA alcance los 1811.800 millones de dólares,con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 37,3%. Esta estadística muestra el rápido avance y la creciente adopción de las tecnologías de IA, y una de esas tecnologías de la nueva era son los agentes GPT.

Seguramente habrá oído hablar y utilizado herramientas como ChatGPT, que realiza una sola tarea a la vez: tomar datos de entrada para una consulta y devolver un resultado de la misma.

Pero los Agentes GPT trabajan más allá, piensan más allá y generan respuestas similares a las humanas utilizando algoritmos avanzados. También conocidos como agentes autónomos, los Agentes GPT responden a consultas, estados y eventos independientes de la consulta original realizada por el usuario-generando las respuestas hasta que responden a la pregunta realizada y satisfacen la intención de consulta del usuario.

Si esto ha sido demasiado difícil de entender, no se preocupe.

Profundizaremos más en la comprensión de qué son los Agentes GPT con ejemplos, cómo funcionan, sus ventajas y casos de uso, y el alcance futuro de esta avanzada tecnología de IA.

¿Qué son los Agentes GPT?

Antes de entender los agentes GPT en su conjunto, desglosemos primero los términos y veamos qué significan GPT y agentes por separado.

GPT, o Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Preentrenado ), es un modelo básico de aprendizaje profundo y aprendizaje automático (ML) que impulsa los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) como ChatGPT y que se entrena en grandes conjuntos de datos para generar respuestas similares a las humanas para una solicitud determinada.

Un agente es una configuración de un gran modelo lingüístico que funciona y se mantiene en funcionamiento de forma iterativa para completar la tarea definida. Comprenden flujos de trabajo complejos en los que el LLM habla consigo mismo sin interrupción humana, lo que lo diferencia de los utilizados en ChatGPT, en los que se obtiene una única respuesta para una pregunta formulada.

Así, teniendo en cuenta las dos interpretaciones anteriores, podemos definir los agentes GPT como programas potenciados por IA que, cuando se les da una tarea específica, pueden crear, completar, priorizar y repriorizar tareas mediante instrucciones autodirigidas en un bucle-produciendo acciones en cada iteración para lograr el objetivo final.

Dado que los agentes de GPT se entrenan con una gran cantidad de datos, pueden comprender fácilmente el contexto y aprender los patrones y matices del lenguaje, lo que les permite generar respuestas pertinentes y coherentes. Con la tecnología de aprendizaje profundo subyacente, los agentes GPT pueden imitar fielmente el comportamiento y la conversación humanos, lo que los hace extremadamente útiles para la atención y el servicio al cliente, la asistencia virtual y la automatización y creación de contenidos.

Importancia de los agentes GPT en la PNL

Los agentes GPT tienen un impacto significativo en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) debido a su capacidad para generar resultados similares a los humanos y a su rendimiento de vanguardia para diversas tareas, como la finalización de textos, la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas, etc.

Debido a su versatilidad y a su capacidad para generar textos similares a los humanos, los agentes GPT contribuyen en gran medida a la generación de contenidos, los chatbots y la asistencia virtual, así como a la escritura creativa -comprendiendo el contexto y generando indicaciones relevantes, que son valiosas en PNL.

Los agentes GPT también desempeñan un gran papel en la traducción y las aplicaciones multilingües en PNL. Suelen estar afinados para la traducción, lo que permite la comunicación interlingüística.

Además, los agentes GPT también pueden abordar los retos de la PNL, como el sesgo y la discriminación, para permitir la inclusividad y crear un impacto social ético y mejor.

De ahí que, debido a la eficacia de los modelos lingüísticos preentrenados a gran escala que mejoran la generación y automatización de contenidos, el aprendizaje por transferencia y el fomento de la investigación y el desarrollo, los agentes GPT se hayan convertido en una piedra angular de la PNL moderna.

¿Cómo funcionan los agentes GPT?

Los agentes GPT o agentes autónomos utilizan la arquitectura de transformadores para manejar datos secuenciales, comprender y generar textos de salida similares a los humanos basándose en la entrada recibida.

En palabras sencillas, los agentes GPT comprenden y analizan el objetivo central y plantean tareas secuenciales para completarlas una a una y alcanzar el objetivo final.

Sin embargo, además de esto, los agentes GPT también comprenden otra serie de habilidades que les permiten completar cualquier tarea digital de la que sea capaz un humano, entre las que se incluyen:

• Acceso a la navegación por Internet y al uso de complementos y aplicaciones

• Acceso a la memoria a corto y largo plazo

• Acceso a formas de pago como una tarjeta de crédito

• Acceso a grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT para responder, analizar, resumir o dar una opinión.

Estos agentes GPT funcionan de diferentes maneras. Mientras que algunos operan entre bastidores, sin que el usuario sea consciente de lo que ocurre a posteriori, algunos agentes autónomos son visibles, lo que permite a los usuarios ver y seguir cada paso y el proceso que hay detrás de la IA.

Un conjunto de datos suficientemente bueno que actúe como base de conocimientos, memoria, técnicas como el aprendizaje por refuerzo y toma de decisiones es la base del trabajo que hay detrás de un agente GPT.

He aquí una representación del marco que sigue un agente GPT con el desglose paso a paso de cada etapa.

• El usuario proporciona una tarea o un objetivo a un agente GPT.

• La tarea va entonces a la cola de tareas, que pasa el objetivo al «Agente de Ejecución»

• Desde el Agente de Ejecución, la tarea pasa a la ‘Memoria’ y se almacena allí.

• A continuación, añade contexto al objetivo, aprendiendo de su base de conocimientos, que luego se envía al Agente de Ejecución y se pasa al ‘Agente de Creación de Tareas’

• Teniendo en cuenta el objetivo y el contexto, el Agente Creador de Tareas crea ahora nuevas tareas y las envía a la Cola de Tareas.

• A continuación, las tareas pasan al ‘Agente de Priorización de Tareas’, que las prioriza.

• Una vez priorizadas las tareas, el Agente de Priorización de Tareas envía la lista de tareas depurada a la Cola de Tareas, y el proceso continúa hasta que se cumple el objetivo y el usuario obtiene una respuesta a la pregunta formulada.

Así, los agentes GPT demuestran el poder de los LLM impulsados por IA para crear de forma autónoma nuevas tareas, priorizar tareas y volver a priorizarlas hasta que se cumpla el objetivo, mostrando la naturaleza adaptable de los grandes modelos lingüísticos impulsados por IA.

Aunque esto ha explicado el funcionamiento técnico del gran modelo lingüístico, veamos un ejemplo para entender mejor y con más claridad cómo funciona un agente GPT.

Consideremos un agente GPT al que le damos una instrucción: «Encuentre los últimos avances en IA y escriba un resumen sobre ello»

• El primer paso obvio es dar un prompt relevante al agente GPT.

• El agente GPT lee e intenta comprender el objetivo a través del GPT-4 de OpenAI y crea tareas para completar el objetivo.

• Por ejemplo, la primera tarea que se le ocurre al agente es «Buscar en Google los últimos avances en IA»

• El agente busca en Google sobre los últimos avances en el campo de la IA, encuentra una lista de los artículos más destacados y emite la lista de los enlaces, completando así la primera tarea.

• Sin embargo, este no es el objetivo final y no cumple el objetivo principal. Por lo tanto, el agente GPT analiza de nuevo el objetivo: encontrar los últimos avances en IA y luego escribir un breve resumen sobre ellos. Basándose en esta comprensión y en la realización de la primera tarea, el agente GPT idea su siguiente conjunto de tareas.

• Por ejemplo, puede generar tareas como 1. Escribir un resumen de la investigación realizada, y 2. Leer el contenido de los enlaces más importantes. Leer el contenido de los enlaces más importantes para encontrar los últimos avances en IA.

• Antes de seguir adelante, el agente GPT se da cuenta de que no debe escribir un resumen, sino leer el contenido y luego escribir el resumen. Así, basándose en esta comprensión, el agente prioriza las tareas a 1. Leer el contenido de los enlaces principales para encontrar los últimos avances en IA, y 2. Escribir un resumen de la investigación realizada. Escribir un resumen de la investigación realizada.

• El agente GPT lee el contenido del artículo y luego vuelve a la cola de tareas para comprobar su siguiente tarea: escribir un breve resumen.

• A continuación, el agente escribe el resumen y lo envía como salida final, satisfaciendo la intención y cumpliendo el objetivo final.

Así pues, este es el flujo de trabajo del agente GPT con un ejemplo sencillo.

Casos de uso de los agentes GPT

Antes de entrar en las ventajas, veamos los distintos casos de uso de los agentes GPT.

• Asistencia personal/acceso a la web: Puede utilizar agentes autónomos para completar varias tareas en una secuencia, como buscar en la web enlaces/respuestas a consultas, gestionar las finanzas y crear calendarios AI, reservar viajes u otros eventos, y controlar el bienestar y las actividades saludables.

• Generación de contenidos: Los agentes GPT pueden generar contenidos de alta calidad, como blogs de formato largo, copias de marketing y publicaciones en redes sociales, lo que ahorra tiempo a los creadores y comercializadores de contenidos.

• Juegos interactivos: Los agentes GPT también pueden utilizarse ampliamente para manejar juegos interactivos, como el desarrollo de personajes de IA adaptables, la creación de PNC interactivos e inteligentes y la oferta de interacción contextualizada en el juego a los jugadores.

• Atención al cliente: Los agentes GPT pueden gestionar eficazmente las consultas de atención al cliente a través de chatbots, proporcionando asistencia en sitios web, aplicaciones y plataformas de mensajería. Atienden las consultas de los clientes sobre transacciones anteriores, pagos o preguntas sobre los productos o servicios del sitio web.

• Gestión financiera: Los agentes GPT también ofrecen asistencia financiera, como ofrecer asesoramiento financiero investigado, automatizar la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, evaluaciones de tarjetas de crédito, gestión del cumplimiento, elaboración de informes, etc.

Estos son sólo algunos casos de uso de los agentes GPT, pero sus casos de uso se extienden a una amplia gama de otros fines, como el análisis predictivo, la narración interactiva, la investigación y el análisis de datos, la asistencia sanitaria y las aplicaciones médicas, etc.

Beneficios de los agentes GPT

Los agentes GPT están revolucionando las operaciones empresariales. He aquí los beneficios cruciales de los agentes GPT:

• Mejora de la eficiencia: Al automatizar tareas redundantes, como la investigación de productos, la creación de un esquema de un artículo o la gestión de la atención al cliente, los agentes GPT pueden agilizar múltiples tareas secuenciales, mejorando la productividad y la eficiencia general de la empresa.

• Mejora de la toma de decisiones: Dado que los agentes GPT están entrenados en grandes conjuntos de datos, proporcionan valiosos conocimientos a las empresas mediante el aprovechamiento de las capacidades de ML y el análisis de datos, lo que les permite tomar decisiones mejor informadas.

• Ventaja competitiva: Al generar perspectivas clave y automatizar los flujos de trabajo, los agentes GPT pueden ayudar a las empresas a mantenerse a la vanguardia y superar al mercado competitivo.

• Escalabilidad: Los agentes GPT pueden adaptarse y evolucionar fácilmente en función de las necesidades y requisitos cambiantes de una empresa a medida que sus procesos se vuelven más complejos, lo que los convierte en soluciones escalables y muy versátiles.

• Rentabilidad: Los agentes GPT ayudan a las empresas a reducir los costes laborales y operativos automatizando procesos, identificando áreas de mejora y mejorando la asignación de recursos.

• Resolución de problemas complejos: La capacidad de los agentes GPT para recordar acciones y experiencias pasadas y procesar un enorme conjunto de datos los convierte en una solución ideal para resolver problemas complejos que se presenten.

A continuación, exploraremos las limitaciones de los agentes GPT.

Limitaciones de los agentes GPT

Los agentes GPT también presentan una cantidad significativa de inconvenientes y limitaciones, entre los que se incluyen:

• Problemas de seguridad: Muchos agentes GPT construidos sobre los modos de base LLM carecen de las herramientas incorporadas o de las salvaguardas necesarias para garantizar la seguridad e integridad de los datos, por lo que la seguridad es una de las principales preocupaciones cuando se utilizan agentes GPT.

• Preocupaciones de seguridad: Cuando utilizamos agentes GPT para controles de tráfico y vehículos autónomos, siempre existe una preocupación de seguridad, como lesiones menores o mayores debido a la limitación de los controles humanos y los sensores adicionales.

• Posibilidades de IA deshonesta: Una de las mayores preocupaciones de los agentes GPT es que se utilicen y entrenen con fines maliciosos y se desvíen de la intención original de entrenamiento, lo que dificulta recuperar el control.

• Prejuicios y preocupaciones éticas: Los agentes GPT pueden proporcionar resultados inapropiados y sesgados debido al sesgo heredado en sus datos de entrenamiento. Por lo tanto, mitigar las diferencias éticas y los sesgos y garantizar la imparcialidad es un reto importante al que se enfrentan las empresas, especialmente cuando los conjuntos de datos de entrenamiento incluyen sesgos.

• Falta de manejo multimedia: Los agentes GPT están diseñados principalmente para trabajar con datos y entradas de texto, lo que limita su capacidad para trabajar con multimedia y manejar datos multimodales, como audio, imágenes y vídeo, sin necesidad de modelos especializados adicionales.

Ser consciente de las limitaciones de los agentes GPT también es importante para utilizarlos de forma responsable, segura y ética.

Herramientas de los agentes GPT

Existen varias herramientas de agentes GPT, como Agent GPT y Auto GPT, que demuestran el uso real de los agentes GPT.

#1. Agente GPT

AgentGPT es una herramienta de IA de código abierto versátil y potente para configurar, crear y desplegar agentes de IA autónomos sin la continua intervención del usuario. Sólo tiene que especificar su objetivo y el Agente GPT, basado en la arquitectura GPT 3.5, hace el resto.

Genera textos de alta calidad en tiempo real encadenando múltiples LLM, lo que permite a cada agente desplegado recordar tareas y experiencias anteriores.

Esto hace que el Agente GPT aprenda de sus propias experiencias previas y produzca resultados mucho mejores y más precisos con el tiempo.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT es un agente autónomo de código abierto basado en el modelo GPT-4 de OpenAI que completa tareas de forma autónoma para cumplir el objetivo final del usuario.

Creado por Toran Bruce Richards, Auto-GPT está disponible públicamente en GitHub y pronto lo estará en GUI/aplicación web. Puede interactuar perfectamente con aplicaciones, software y servicios locales y en línea, como procesadores de texto y navegadores web, para completar una tarea determinada.
Obtenga más información sobre la instalación de Auto-GPT a través de esta sencilla guía paso a paso.

#3. BabyAGI

BabyAGI es un script Python de código abierto, gestionado de forma independiente y basado en GitHub, inspirado en el desarrollo cognitivo humano.

Este sistema de gestión de tareas impulsado por IA utiliza OpenAI y bases de datos vectoriales, como Weaviate y Chroma, para crear, priorizar y ejecutar tareas. Se centra en el aprendizaje del lenguaje, el aprendizaje por refuerzo y el desarrollo cognitivo para aprender y ejecutar tareas complejas.

#4. SuperAGI

SuperAGI es un marco de IA autónoma que le ayuda a desarrollar y desplegar agentes GPT autónomos de forma rápida, sencilla y fiable.

Miles de empresas, incluidos gigantes como Amazon, Microsoft, Google, Tesla e IBM, confían en SuperAGI y lo utilizan para automatizar sus procesos empresariales y crear aplicaciones autónomas.

SuperAGI también proporciona plantillas para construir y crear aplicaciones de software sencillas utilizando objetivos e instrucciones específicos. Otras características cruciales son el almacenamiento en memoria de los agentes, el gestor de recursos, la telemetría de rendimiento, las bases de datos de vectores múltiples y la heurística de detección de bucles.

¿Cuál es el futuro de los agentes GPT?

En la actualidad, los agentes GPT se encuentran en la fase inicial de experimentación, desarrollo, fracaso y éxito, en la que los investigadores y desarrolladores están probando cosas nuevas y utilizando casos de uso para incorporar agentes autónomos a los flujos de trabajo empresariales.

Aunque todavía no se ha lanzado ningún producto comercializado que utilice agentes GPT, ya que aún se encuentra en fase de desarrollo, esto cambiará pronto. Se prevé que los agentes GPT aparezcan en todos los sectores, automatizando procesos como la investigación y el análisis de datos, la educación y el aprendizaje, la atención sanitaria y la medicación, y la industria automovilística.

Sin embargo, con el desarrollo y los avances tecnológicos de los agentes GPT autónomos, garantizar el sesgo ético, la transparencia, la responsabilidad y la rendición de cuentas será crucial y un gran reto a superar.

Será divertido y emocionante ver lo que los agentes GPT tendrán en el futuro y cómo transformarán los procesos empresariales y los flujos de trabajo cotidianos.