5 niveles de evolución de los Agentes de IA. En los últimos años, hemos pasado de LLMs simples → a sistemas Agénticos completamente desarrollados con razonamiento, memoria y uso de herramientas. Aquí hay un desglose paso a paso. 1) LLMs con ventana de contexto pequeña - Entrada: Texto → LLM → Salida: Texto - Primeros chatbots basados en transformadores. - Solo podían procesar pequeños fragmentos de entrada (conversaciones cortas). - Cuando salió ChatGPT, tenía una ventana de contexto de solo 4k tokens. 2) LLMs con ventana de contexto grande - Entrada: Texto/Documentos grandes → LLM → Salida: Texto - Modelos como Claude/ChatGPT mejorados para manejar miles de tokens. - Permitieron analizar documentos más grandes y conversaciones más largas. 3) LLM + uso de herramientas (era RAG) - Entrada: Texto → LLM + Recuperación/Herramienta → Salida: Texto - La Generación Aumentada por Recuperación dio acceso a datos frescos + externos. - Herramientas como APIs de búsqueda, calculadoras y bases de datos mejoraron las salidas de LLM. 4) LLM multimodal + uso de herramientas + memoria - Entrada: Texto + Imágenes + otras modalidades → LLM + Herramienta + Memoria → Salida: Multimodal - Los Agentes podían procesar múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio). - La memoria introdujo persistencia a través de interacciones. 5) Agentes con razonamiento y memoria - Entrada: Multimodal → LLM → Decisión → Salida: Multimodal - Equipados con: → Memoria a corto plazo, largo plazo y episódica → Llamadas a herramientas (búsqueda, APIs, acciones) → Razonamiento y toma de decisiones basada en ReAct - Esencialmente, esta es la era del Agente de IA en la que vivimos hoy. 👉 Te toca a ti: ¿Cómo crees que será el siguiente nivel a partir de aquí?