Los agentes basados en LLM están evolucionando desde herramientas individuales que actúan solas hasta sistemas multiagente complejos que colaboran, se comunican y se adaptan en tiempo real.
Los sistemas multiagente desbloquean capacidades que van más allá de cualquier modelo individual:
→ Memoria y comunicación compartidas
→ Perfiles de agentes especializados
→ Coordinación en tiempo real en entornos complejos
→ Toma de decisiones colectiva
→ Aprendizaje y adaptación dinámicos
Ya se están aplicando a la conducción autónoma, el desarrollo de software, la investigación científica e incluso simulaciones mundiales a gran escala, desde los mercados financieros hasta el modelado de enfermedades.
Pero aún quedan desafíos: ¿Cómo evaluamos estos sistemas? ¿Cómo garantizamos la fiabilidad a escala? ¿Y cómo pasamos de la coordinación a una verdadera inteligencia colectiva?
Basado en la excelente encuesta, "Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges", nuestro investigador Kevin Ros profundiza en cómo evolucionará la próxima frontera de la IA.