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