¡Aquí vamos de nuevo! Otra ola de nuevos términos está haciendo revueltas a través de la comunidad de la IA. Mantener un ojo en todas estas tendencias puede ser difícil (especialmente cuando muchos de ellos son, ¡seamos honestos, sólo buzzwords! 😏) La última tendencia es una Mírate a tu alrededor y verás que todo el mundo habla de Cada vez más empresas las están construyendo, planeando, o al menos queriendo. agentic approach to AI Los agentes Pero son ¿El futuro real? o simplemente más hype para pasar? 🤔 Bueno, siga leyendo para averiguar! Agente AI y agente RAG De la IA “tradicional” a un nuevo enfoque de agencia La IA está evolucionando a un ritmo dramático, y aunque parece extraño decirlo, ahora podemos referirnos a algunos enfoques como "IA tradicional"! Estamos hablando de todas esas integraciones de LLM que hemos visto en los últimos meses (yo quiero decir, incluso Paint tiene características de IA!). Ahora, al igual que suele suceder cuando surge una nueva tecnología o una característica / práctica fresca, todo el mundo quiere saltar a bordo. ¿La aplicación de repente tuvo “Reels” o algún spin-off? cada uno Con el tiempo, la tecnología misma evoluciona, y los usuarios y el mercado determinan qué aplicaciones realmente valen la pena explorar y tienen sentido. Por lo tanto, no es de extrañar que en las últimas semanas, hemos ido más allá de los enfoques anteriores de la IA a algo mucho más dinámico: ¡¡¡¡ Agentic AI and Agentic RAG Piense en la "IA tradicional" y las integraciones de LLM anteriores como un asistente brillante pero algo pasivo. Le haría una pregunta, y le daría una respuesta. Por ejemplo, le preguntará a un chatbot, "¿Qué es el clima?" y le dirá. simple, directo y eficaz para muchas tareas. ️ Entonces, ¿por qué el cambio? Queríamos AI que pudiera Más, no sólo ¡Más ! por Digamos Necesitamos sistemas que puedan planificar, ejecutar tareas multi-paso, interactuar con aplicaciones, auto-corregir, conectarse a herramientas ( ), y mucho más. ¡A través de nuevos protocolos AI! This is where agentic AI and agentic RAG workflows step in! En lugar de simplemente responder, un sistema de IA de agentes actúa como un superhéroe de resolución de problemas proactivo. Pero ¿es este el futuro de la IA o simplemente el hype? Decodificación de la IA de agentes: ¿Qué es el Hype? Es hora de sumergirse más profundamente en el mundo de la IA de agentes. Definición de agente AI Entonces, qué es exactamente Imagínese a su actual asistente de IA, pero sobrecargado con el . es ability to think, plan, and act autonomously to achieve complex goals Ya no es solo responder a las preguntas; ¡está activamente resolviendo problemas basados en una solicitud dada!  + 💪 En su núcleo, agentic AI utiliza LLMs integrados en " ️ ♂️ Los agentes Estos Descomponer las tareas grandes y complejas en pasos más pequeños y manejables. ) para completar la micro-tarea - ¡todo eso de forma autónoma! Los agentes A menudo a través de integraciones MCP Una vez que se hayan completado todos los pasos individuales y se logre un buen resultado, el agente integra estos resultados para entregar un resultado final. Esto podría ser generar contenido - igual que los LLM regulares hacen (pero con resultados mucho más precisos debido al proceso de múltiples pasos) - o incluso realizar operaciones en el mundo real como comprar mercancías en línea para usted, dado una lista de compras. Cómo lograrlo Es un término amplio, y por buena razón, ¡hay numerosas maneras de llevarlo a la vida! Agencia AI En la mayoría de los escenarios, un agente de IA no opera aislado. (también remotamente, gracias a protocolos como Cada subagente suele ser alimentado por uno o más LLM y está equipado con herramientas especializadas para lograr objetivos específicos. sub-agents El A2A de Google Y en esencia, Agentic AI means orchestrating LLMs and the tools they can connect to into a goal-driven workflow En esta emocionante nueva frontera, aparecen varias arquitecturas posibles: 
 
 
 
 
 Agentes secuenciales: Un agente completa una tarea, luego pasa su salida sin problemas al siguiente agente en la cadena. agente 1 ➡️ agente 2 ➡️ ... ➡️ agente N. Agentes de loop: Imagínese a un agente que ejecuta sus subagentes repetidamente, ya sea durante un número de iteraciones o hasta que se cumpla una condición específica. Agentes paralelos: Para las tareas que se pueden realizar de forma independiente, los subagentes se ejecutan simultáneamente para acelerar el proceso. Y más... La idea central es crear un flujo de trabajo en múltiples etapas en el que trabajen juntos agentes altamente especializados (que excelen en la resolución de tareas particulares).Esta combinación conduce a sistemas de IA altamente sofisticados y autónomos capaces de abordar desafíos increíblemente diversos. Las cosas se vuelven mucho más fáciles de entender con un ejemplo del mundo real: Ver ️ Cómo construir un agente de inteligencia artificial con tres subagentes Tradicional AI vs Agentic AI 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Feature 
 Traditional AI 
 Agentic AI 
 
 
 
 
 Implementations 
 Usually, integration with a single LLM 
 A set of AI-orchestrated agents, each integrated with its own LLMs and specialized tools 
 
 
 
 
 Core function 
 Generating content by answering queries 
 Proactive problem-solving focused on achieving complex goals 
 
 
 
 
 Autonomy 
 Reactive; waits for explicit instruction 
 Autonomous; plans, executes, and self-corrects 
 
 
 
 
 Task handling 
 Single-step tasks or simple sequences 
 Complex, multi-step workflows where problems are broken down. 
 
 
 
 
 Tool usage 
 Possible plugin integration 
 Extensive integration with external tools, APIs, and more via AI protocols like MCP 
 
 
 
 
 Interaction 
 Primarily text-in, text-out 
 Interacts with applications, real-world systems, and other agents 
 
 
 
 
 Example 
 "Give me the best places I should see in my 3-day trip to Miami" 
 An AI vacation planner looking for fresh and new places to visit on your trip, while simultaneously booking flights, hotels, and buying tickets for the selected experiences for you 
 
 
 
 
 Best analogy 
 A knowledgeable assistant 
 A highly skilled project manager or a team of specialized experts 
 
 
 
 
 In emojis 
 🧠 
 🧠 + 🦾 Implementations Normalmente, la integración con un único LLM Un conjunto de agentes orquestados por IA, cada uno integrado con sus propios LLM y herramientas especializadas Core function Generar contenido respondiendo a las consultas Solución proactiva de problemas enfocada en la consecución de objetivos complejos Autonomy Reactivo; espera instrucciones explícitas Autónomo: planea, ejecuta y se auto-corrige Task handling Tareas de un solo paso o secuencias simples Flujos de trabajo complejos y multi-pasos en los que se descomponen los problemas. Tool usage Posible integración de plugins Integración extensa con herramientas externas, APIs y más a través de protocolos de IA como MCP Interaction Principalmente en texto, text-out Interactúa con aplicaciones, sistemas del mundo real y otros agentes Example "Dame los mejores lugares que debería ver en mi viaje de 3 días a Miami" Un planificador de vacaciones de IA que busca lugares frescos y nuevos para visitar en su viaje, mientras que al mismo tiempo reserva vuelos, hoteles y compra boletos para las experiencias seleccionadas para usted Best analogy Un asistente informado Un gerente de proyecto altamente cualificado o un equipo de expertos especializados In emojis + Desempaquetar agente RAG: lo que necesita saber Es hora de explorar el agente RAG, la nueva frontera de la generación aumentada por la recuperación. ¿Qué es Así que has oído hablar de Es como dar a un LLM una tarjeta de biblioteca super potente para encontrar información precisa, fresca y altamente relevante antes de que produzca una respuesta. RAG (generación aumentada de recuperación) Eso es genial para los LLMs de aterrizaje, pero ha habido una captura: you had to find and pass that content to the AI yourself Bueno, el agente RAG toma ese concepto e inyecta cierta autonomía! La idea central aquí es Esto significa que tendrá un sistema basado en agentes que pueda planificar estratégicamente la recuperación de datos contextuales. apply agentic AI principles directly to the RAG workflow ¡Piensa en ello como tener un motor de investigación de IA dedicado! Este agente no sólo busca pasivamente. En cambio, realiza múltiples búsquedas dirigidas , evalúa inteligentemente la calidad de la información que encuentra, e incluso refina sus consultas en el vuelo en función de lo que descubre. Este proceso proactivo significa que el sistema de RAG de agentes puede encontrar, entender y seleccionar contenido de alta calidad por sí solo.La información cuidadosamente curada se alimenta a continuación a otros agentes en el flujo de trabajo, lo que les permite producir resultados mucho más precisos y matices. Cómo implementarlo La implementación de la agencia RAG gira en torno al diseño de un "agente de recuperación" especializado equipado con los LLM y las herramientas adecuadas para interactuar y extraer datos de diversas fuentes como bases de datos, APIs web y la base de conocimientos de la empresa. Este agente inteligente manejará el levantamiento pesado: 
 
 
 
 
 Convertir el prompt en búsquedas optimizadas. Aplicar esas búsquedas en todas las fuentes a las que tiene acceso (potencialmente incluso en paralelo! ). Evaluar la relevancia del contenido recuperado. Resume la información recuperada, de alta calidad. Por último, (o otros agentes especializados) para utilizar esos datos para elaborar la salida final. the meticulously curated information is then passed to a "generation agent" ☀️ Los pasos 1-3 pueden repetirse varias veces por el orquestador de IA si el contenido extraído no se considera exacto o suficiente. Note Tradicional RAG vs Agentic RAG 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Feature 
 Traditional RAG 
 Agentic RAG 
 
 
 
 
 How context retrieval works 
 The LLM's answers are grounded in a pre-defined knowledge base that it can access 
 A dedicated retrieval agent strategically plans, executes, and refines multi-step searches across diverse sources 
 
 
 
 
 Autonomy 
 Reactive retrieval 
 Proactive and autonomous retrieval 
 
 
 
 
 Complexity 
 Simpler to set up for basic Q&A tasks. 
 More complex to design and implement due to the orchestration of multiple agents and specialized tools 
 
 
 
 
 Example 
 "What is the future of AI given the content in these research papers: <RESEARCH_PAPERS>?" 
 An agent workflow tasked with: "Summarize the latest trends in AI from recent academic papers." 
 
 
 
 
 In emojis 
 📚 ➡️ 💬 
 🧠 🗺️ 🔍 ➡️ 📝 ➡️ ✨ How context retrieval works Las respuestas del LLM se basan en una base de conocimientos predefinida a la que puede acceder Un agente dedicado de búsqueda planifica, ejecuta y refina estratégicamente búsquedas en múltiples pasos en diversas fuentes Autonomy Recuperación Reactiva Recuperación Proactiva y Autónoma Complexity Más sencillo de configurar para tareas básicas de Q&A. Más complejo de diseñar e implementar debido a la orquestación de múltiples agentes y herramientas especializadas Example “¿Cuál es el futuro de la IA dado el contenido de estos artículos de investigación: <RESEARCH_PAPERS>?” Un flujo de trabajo de agentes encargado de: "Resumir las últimas tendencias en IA de artículos académicos recientes". In emojis ️ ️️️️️ Lo que necesita para construir flujos de trabajo de IA de agentes y RAG de agentes Hasta ahora, la narración en este artículo podría hacerte pensar que la IA de agentes y la RAG de agentes siempre son superiores a la IA y la RAG "tradicionales". Mientras que estas reinterpretaciones "agentes" de IA y RAG definitivamente pueden ofrecer una mejor precisión y una automatización más compleja, construir un flujo de trabajo de IA completo con varios agentes especializados que hablan entre sí no siempre es el mejor enfoque, especialmente para tareas simples. Recuerde, la IA nació para simplificar y automatizar. Over-engineering it can definitely be counterproductive. Agente AI y agente RAG realmente brillar cuando usted En estos escenarios, el tiempo y el esfuerzo invertido en construir todo el flujo de trabajo basado en agentes tiene un sentido perfecto. need to repeat elaborate actions or demand highly accurate results multiple times Ahora, incluso si decides que un flujo de trabajo de agentes es el camino correcto, implementarlo es un reto completamente diferente. Necesitarás una arquitectura completa de herramientas y soluciones para apoyar a tus agentes. 
 
 
 
 
 
 
 
 : Fresh, curated, AI-optimized datasets specifically designed for RAG workflows. 📦 Data packets 
 
  Servers packed with tools for data conversion, data retrieval, browser interaction, and much more. ⚙️ MCP servers: 
 
 : AI-integrable APIs that LLMs can use to retrieve fresh and accurate content from search engines—for RAG pipelines. 🔎 SERP APIs 
 
 : AI-ready browsers that agents can connect to for visiting and interacting with webpages while bypassing IP bans, CAPTCHAs, and other roadblocks. 🆓 Agent browsers 
 
  (yes, the ecosystem is constantly growing 📈 ). And many other tools! En otras palabras, para implementar verdaderamente los flujos de trabajo de Agentic AI y RAG sin esfuerzo, necesitaría acceso a , al igual que lo que Bright Data ofrece, para apoyar todo el ciclo de vida de sus iniciativas de IA! Una extensa AI y infraestructura BI AI y infraestructura BI https://www.youtube.com/watch?v=BfBofOssDkM&embedable=true Pensamientos finales Ahora entienda a qué se refieren la IA de agentes y la RAG de agentes, cómo implementarlas y cómo se agrupan contra sus homólogos "tradicionales". Como destacamos, traer estos potentes flujos de trabajo de agentes a la vida requiere una infraestructura de IA que pueda apoyar a sus agentes de IA y flujos de trabajo desde el principio hasta el final. En Bright Data, nuestra misión es simple: hacer que la IA sea accesible para todos, en cualquier lugar. ¡Así que hasta la próxima vez, mantente curioso, mantente atrevido y continúe construyendo el futuro de la IA!

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Agentic AI y Agentic RAG: ¿Hiped Buzzwords o Game-Changers?

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