Una visión general por capas de los conceptos clave de la IA Agente. Entendámoslo paso a paso: 1️⃣ LLMs (la capa base) En el núcleo, tienes LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideas clave: - Tokenización e inferencia: cómo el texto es procesado por el modelo - Ingeniería de prompts: diseñar entradas para mejores salidas - APIs de LLM: interfaces programáticas para interactuar con modelos Este es el motor que impulsa todo lo demás. 2️⃣ Agentes de IA (construidos sobre LLMs) Los agentes envuelven a los LLMs para permitir acciones autónomas. Responsabilidades clave: - Uso de herramientas y llamadas a funciones: conectando LLMs a APIs/herramientas externas - Razonamiento del agente: métodos como ReAct o Chain-of-Thought - Planificación de tareas: descomponer grandes tareas en tareas más pequeñas - Gestión de memoria: seguimiento de la historia, contexto e información a largo plazo Los agentes hacen que los LLMs sean útiles en flujos de trabajo del mundo real. 3️⃣ Sistemas Agentes (multi-agente)...