¿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 $1811,8 mil millones-se expande a 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. 

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

Pero los agentes GPT van más allá, piensan más allá y generan respuestas similares a las humanas mediante algoritmos avanzados. También conocidos como agentes autónomos, los agentes GPT responden a consultas, estados y eventos independientemente de la consulta original realizada por el usuario, generando las respuestas hasta responder a la pregunta formulada y satisfacer la intención de consulta del usuario. 

Si le ha resultado difícil de entender, no se preocupe. 

Profundizaremos en 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 de GPT de forma colectiva, desglosemos primero los términos y veamos qué significan GPT y agentes por separado. 

GPT, o Transformador Generativo Preentrenado, es un núcleo de aprendizaje profundo y Aprendizaje automático (ML) que alimenta los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, y que se entrena en grandes conjuntos de datos para generar respuestas similares a las humanas a una pregunta determinada. 

Un agente es una gran configuración de modelos lingüísticos que opera 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, donde se obtiene una única respuesta para una pregunta formulada. 

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

Dado que los agentes de GPT están entrenados 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 Procesamiento del lenguaje natural (PNL) por su capacidad de generar resultados similares a los humanos y su rendimiento de vanguardia en diversas tareas, como completar textos, traducir idiomas, analizar sentimientos y responder preguntas, entre otras. 

Gracias a su versatilidad y a su capacidad para generar textos similares a los humanos, los agentes GPT contribuyen sobre todo a la generación de contenidos, los chatbots y la asistencia virtual, así como a la escritura creativa: comprenden el contexto y generan indicaciones pertinentes, que son valiosas en PNL. 

Además, los agentes GPT también desempeñan un papel importante en la traducción y las aplicaciones multilingües de la PNL. Los agentes GPT suelen estar adaptados a la traducción y permiten la comunicación entre idiomas. 

Además, los agentes de GPT también pueden abordar los retos de la PNL, como la parcialidad y la discriminación, para permitir la inclusión 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 y comprender y generar textos de salida similares a los humanos a partir de 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 ellas: 

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

• Acceso a la memoria a corto y largo plazo 

• Acceso a formas de pago como la tarjeta de crédito

• Acceder 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 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 funcionamiento 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. 

• A continuación, la tarea pasa a la cola de tareas, que transmite 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 transmite al "Agente de Creación de Tareas".

• Teniendo en cuenta el objetivo y el contexto, el Agente Creativo 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 potenciados por IA para crear de forma autónoma nuevas tareas, priorizarlas y volver a priorizarlas hasta alcanzar el objetivo, lo que demuestra la naturaleza adaptable de los grandes modelos lingüísticos potenciados por IA. 

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

Consideremos un agente GPT al que le damos un prompt: "Encuentra los últimos avances en IA y escribe un resumen sobre ello". 

• El primer paso obvio es dar un aviso 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 genera 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 escribir un breve resumen sobre ellos. Una vez entendido esto y completada la primera tarea, el agente GPT elabora su siguiente conjunto de tareas. 

• Por ejemplo, puede plantear tareas como 1. Redactar un resumen de la investigación realizada, 2. 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. Por lo tanto, basándose en esta comprensión, el agente prioriza las tareas de 1. Leer el contenido de los enlaces principales para encontrar los últimos avances en IA. 1. Leer el contenido de los enlaces más importantes para encontrar los últimos avances en IA y 2. Escribir un resumen de la investigación realizada. 2. Redactar 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 redacta el resumen y lo envía como salida final, satisfaciendo la intención y cumpliendo el objetivo final. 

Así pues, este es el flujo de trabajo simple 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 finanzas y calendarios, la reserva de viajes u otros eventos, y el seguimiento de las actividades de bienestar y salud. 

• Generación de contenidos: Los agentes de 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, prestando asistencia en sitios web, aplicaciones y plataformas de mensajería. Atienden consultas de clientes sobre transacciones anteriores, pagos o preguntas sobre los productos o servicios del sitio web. 

• Gestión financiera: Los agentes de 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. 

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

Ventajas de los agentes GPT

Los agentes GPT están revolucionando las operaciones comerciales. Estas son las ventajas cruciales de los agentes GPT: 

• Mayor eficacia: Mediante la automatización de tareas redundantes, como la investigación de productos, la creación de un esquema de artículo o la gestión de la atención al cliente, los agentes de GPT pueden agilizar múltiples tareas secuenciales, mejorando la productividad y la eficiencia generales de la empresa. 

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

• Ventaja competitiva: Al generar información clave y automatizar los flujos de trabajo, los agentes de GPT pueden ayudar a las empresas a adelantarse a los acontecimientos y superar a la competencia del mercado. 

• 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 de 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 los complejos problemas que se plantean. 

Ahora 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 ellos: 

• Problemas de seguridad: Muchos agentes GPT creados sobre la base de los modos LLM carecen de herramientas integradas 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 a la hora de utilizar agentes GPT. 

• Preocupación por la seguridad: Cuando utilizamos agentes GPT para controles de tráfico y vehículos autónomos, siempre existe un problema de seguridad, como lesiones leves o graves debidas a la limitación de los controles humanos y los sensores adicionales. 

• Posibilidades de la IA rebelde: Una de las mayores preocupaciones de los agentes GPT es que se utilizan y entrenan con fines maliciosos y se desvían de la intención original de entrenamiento, lo que dificulta recuperar el control. 

• Prejuicios y cuestiones éticas: Los agentes de GPT pueden proporcionar resultados inadecuados y sesgados debido a los sesgos heredados en sus datos de entrenamiento. De ahí que mitigar las diferencias éticas y los sesgos y garantizar la imparcialidad sea un reto importante para las empresas, sobre todo cuando los conjuntos de datos de entrenamiento contienen 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. 

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

Herramientas para 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

Agente GPT es una versátil y potente herramienta de IA de código abierto para configurar, crear y desplegar agentes de IA autónomos sin la continua intervención del usuario. Basta con especificar el objetivo y Agent GPT, basado en la arquitectura GPT 3.5, se encarga del resto. 

Genera texto 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 anteriores 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 realiza 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/web app. Puede interactuar sin problemas con aplicaciones, software y servicios locales y en línea, como procesadores de texto y navegadores web, para completar una tarea determinada. 
Más información 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 de idiomas, aprendizaje por refuerzoy el desarrollo cognitivo para aprender y ejecutar tareas complejas.

#4. SuperAGI

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

Miles de empresas, entre ellas gigantes como AmazonMicrosoft, 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 del agente, el gestor de recursos, la telemetría de rendimiento, las bases de datos de vectores múltiples y la heurística de detección de bucles. 

¿Cómo será el futuro de los agentes GPT? 

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

Aunque todavía no se ha comercializado ningún producto que utilice agentes GPT, ya que aún está 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 del automóvil. 

Sin embargo, con el desarrollo y los avances tecnológicos de los agentes GPT autónomos, garantizar la parcialidad ética, la transparencia, la responsabilidad y la rendición de cuentas será crucial y un reto importante que habrá que superar. 

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

A continuación, consulte ChatGPT con VS Code: el primer paso hacia la codificación sin esfuerzo.