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Los agentes autónomos han surgido como una de las innovaciones más destacadas en IA generativa este año. Estas herramientas han demostrado cómo puede utilizarse la IA para generar, priorizar y completar tareas en Internet sin supervisión humana.
Con un agente autónomo, un usuario puede introducir un objetivo o tarea inicial en un gran modelo de lenguaje (LLM), y la solución procederá a completar la tarea y a crear tareas de seguimiento como parte de un bucle continuo.
Esto da a estos asistentes la capacidad de llevar a cabo de forma independiente tareas como crear contenidos, escribir código, completar investigaciones y análisis de datos, generar listas de tareas pendientes, crear sitios web o incluso gestionar una cuenta de redes sociales.
En resumen, los agentes autónomos de IA ofrecen a las empresas una amplia gama de casos de uso que pueden aprovechar. A continuación vamos a ver 5 de los mejores agentes de IA autónomos del mercado.
Los 5 mejores agentes autónomos de IA
1. AutoGPT
AutoGPT es un agente de IA autónomo de código abierto desarrollado por Toran Bruce Richards, que fue lanzado en marzo de 2023. Está diseñado para poder interactuar con GPT-4 y GPT 3.5.
Los usuarios pueden introducir un objetivo o tarea en lenguaje natural, y AutoGPT procederá a dividirlo en subtareas antes de lanzar nuevos agentes para completar esas tareas.
Esto podría incluir la creación de un sitio web, la producción de contenidos para redes sociales, correos electrónicos y textos de marketing, o incluso la traducción de textos.
Es importante tener en cuenta que no solo necesitas instalar AutoGPT y Docker localmente para poder usarlo, sino también tener una cuenta de OpenAI con la capacidad de crear claves de API.
2. BabyAGI
BabyAGI es un script en Python creado por Yohei Nakajima y publicado en abril de 2023. Puede crear, ejecutar y priorizar automáticamente subtareas en tiempo real utilizando GPT-4 de OpenAI, la búsqueda vectorial Pinecone y el marco LangChain.
La solución funciona mediante el uso de tres agentes principales:
- Un agente de ejecución de tareas completa la tarea inicial en una lista de tareas.
- Un agente de creación de tareas crea subtareas basadas en un objetivo predefinido y en el resultado de la tarea anterior.
- Un agente de priorización determina el orden para completar las tareas.
En este marco, GPT-4 genera, completa y prioriza tareas; Pinecone almacena y recupera datos relacionados con las tareas, como descripciones y resultados, y LangChain permite al agente ser más consciente de los datos y completar tareas/tomar decisiones de forma más eficaz.
3. AgentGPT
AgentGPT es una herramienta de código abierto desarrollada por Asim Shresta, Srijan Subedi y Adam Watkins, publicada en julio de 2023. Permite a los usuarios construir y desplegar agentes autónomos de IA a través de su navegador web. Los agentes pueden crear y ejecutar subtareas.
El programa proporciona una plataforma para que los usuarios construyan agentes de IA, donde pueden asignar un nombre y un objetivo a cada uno y conectarse a GPT-4 y GPT-3.5 Turbo.
AgentGPT también puede recuperar resultados de tareas para aprender de ellos, desarrollando un historial de ejecución de tareas almacenado en la base de datos vectorial de código abierto, Weaviate.
Aunque AgentGPT es similar a otros agentes autónomos como AutoGPT, la diferencia clave es que se ejecuta como una plataforma basada en web en lugar de localmente. Los usuarios pueden personalizar el modelo a través de la clave API de OpenAI.
4. SuperAGI
SuperAGI es un marco de agentes autónomos de IA de código abierto diseñado para permitir a los desarrolladores construir y gestionar agentes autónomos. Con SuperAGI, a los agentes se les pueden asignar objetivos e instrucciones personalizados junto con ciertas herramientas y modelos de código abierto para utilizar.
Una característica notable de SuperAGI es que permite a los desarrolladores ejecutar y gestionar varios agentes a la vez a través de una consola de acciones. En la consola de acciones, los usuarios pueden introducir entradas y configurar permisos.
También hay una página de alimentación del agente donde se pueden ver las actividades realizadas por un agente en tiempo real.
Vale la pena señalar que es necesario obtener una clave de API de un proveedor de LLM, instalar Docker y tener una cuenta de GitHub para utilizar SuperAGI.
5. MicroGPT
MicroGPT es un modelo de lenguaje preentrenado desarrollado por Sin Liang Lee, que se entrena en una RTX4060 de 8 GB con un conjunto de datos de 6 GB y tiene 82 millones de parámetros.
La arquitectura ligera de MicroGPT está diseñada para utilizar GPT-3.5 y GPT-4 para realizar tareas básicas.
Esto incluye analizar los precios de las acciones, realizar pruebas de seguridad de la red o pruebas de penetración, crear obras de arte digitales o incluso pedir una pizza. Los resultados de cada tarea pueden compartirse en el escritorio del usuario.
El bajo número de parámetros significa que MicroGPT es menos adecuado para tareas más grandes y complejas. Además, los usuarios deben tener Python, Git y un editor de código para poder instalar el programa.
Lo esencial
Apenas hemos arañado la superficie del ecosistema de rápido crecimiento de los agentes autónomos de IA y, sin duda, surgirán más proyectos de código abierto a medida que nos acerquemos a 2024.
Dicho esto, las organizaciones que deseen experimentar con agentes de IA autónomos siempre deben evaluar el riesgo antes de adoptarlos para asegurarse de que no están introduciendo nuevas vulnerabilidades que los actores de amenazas puedan explotar.
