Los recientes avances en modelos de lenguaje grandes (LLM) permiten crear agentes de lenguaje autónomos que pueden interactuar con humanos y ambientes para resolver tareas automáticamente.

Investigadores de AIWaves y ETH Zürich presentan AGENTS, un nuevo framework open source para facilitar la creación y personalización de estos agentes.

Capacidades Clave Para Agentes Inteligentes

La habilidad de mantener memoria a largo y corto plazo es crucial en agentes autónomos. AGENTS integra componentes de memoria que permiten almacenar y consultar historiales de acciones pasadas, así como actualizar un «scratchpad» de memoria de trabajo.

El framework también soporta el uso de herramientas externas y navegación web, esenciales para que los agentes interactúen con ambientes más allá del lenguaje. Incluye APIs comunes y permite integrar nuevas herramientas fácilmente.

Sistemas Multi-Agente Flexibles

AGENTS permite crear sistemas con múltiples agentes comunicándose, útiles para juegos, experimentos sociales, desarrollo de software, etc. Incluye un «programador dinámico» que decide qué agente actúa después, lo cual hace la interacción más natural.

Interacción Humano-Agente

El framework permite que humanos jueguen el rol de uno o más agentes e interactúen con otros agentes controlados por LLM. Esto facilita aplicaciones donde humanos colaboran con agentes de IA.

Control Simbólico de Comportamiento

AGENTS introduce los «SOP» (procedimientos operativos estándar), que definen sub-tareas y flujos de trabajo para guiar el comportamiento de los agentes. Esto los hace más estables, predecibles y fáciles de personalizar.

Un Framework Amigable Y Extensible

Con una simple configuración en lenguaje natural, no-especialistas pueden construir y personalizar agentes de lenguaje de punta. El diseño modular también permite extender el framework fácilmente para investigadores.

AGENTS es una contribución valiosa para democratizar los avances en agentes de lenguaje autónomos. Apunta hacia el futuro de asistentes de IA que puedan ayudarnos de forma confiable.

Referencias

[1] Artículo original: https://arxiv.org/abs/2309.07870