Saltar al contenido principal

Arquitecturas Cognitivas para Agentes de IA 101

¡Hurra! A partir de este módulo, ¡estudiaremos agentes! Anteriormente, ya te has familiarizado con cómo se pueden crear AI Workflows sin ciclos, y en el curso de HF te has familiarizado con los elementos básicos (LLM, Tool, Context) que componen un agente. Ahora veremos las arquitecturas de agentes, con ciclos.

Historia del término "Arquitectura Cognitiva"

Preguntas​

  • ¿Qué tipos de arquitecturas cognitivas existen?
  • ¿Cómo se llamaría una arquitectura donde un LLM evalúa su propia respuesta, sin tener Tools?
  • ¿Qué arquitectura cognitiva es la más avanzada actualmente?

Pasos​

1. Estudiamos las arquitecturas básicas de ciclos​

miro pdf

tip

Aquí puedes tomarte un descanso.

2. Introducción a los agentes​

  • Lee solo el primer capítulo
  • Omite los temas que te sean familiares

Pasos Extra​

E1. Revisa el código py/js de los Agentes de Planificación y Ejecución​

https://blog.langchain.dev/planning-agents/

Hoja de referencia sobre arquitecturas de agentes

alt text

E2. Hoja de referencia sobre arquitecturas de agentes​

Hoja de referencia sobre arquitecturas de agentes

alt text

Ahora sabemos...​

En este módulo, nos hemos familiarizado con los fundamentos de las arquitecturas cognitivas para agentes de IA, hemos examinado sus principales tipos:

  • Reflection
  • Reflexion Actor
  • Plan-and-Execute
  • ReWoo
  • LLMCompiler

A continuación, profundizaremos en los aspectos prácticos del desarrollo de agentes. Conocerás arquitecturas más avanzadas en los bloques Senior & Frontier.

Ejercicios​