495 lecturas
495 lecturas

Llamar a los envases LLM actuales "agentes" es como llamar a las macros de Excel una revolución en el lenguaje de programación

por Raman3m2025/05/06
Read on Terminal Reader

Demasiado Largo; Para Leer

"Agente de IA" es principalmente marketing spin. Detrás de las palabras buzzwords se encuentran los circuitos de ejecución de GPT sin memoria real, planificación o autonomía.Los llamados agentes de hoy en día son scripts frágiles que se disfrazan de inteligencia.
featured image - Llamar a los envases LLM actuales "agentes" es como llamar a las macros de Excel una revolución en el lenguaje de programación
Raman HackerNoon profile picture
0-item
1-item
2-item


Escrito para los hackers que no compran tonterías

Escrito para los hackers que no compran tonterías


Título: DR


La reciente ola de whitepapers de “Agent AI” y publicaciones de LinkedIn esnot a technical breakthroughPero arebranding stuntEstos documentos no son blueprints.corporate image management PDFsdisfrazado de innovación.


Lo que se comercializa como “orquestación de agentes” a menudo es simplementeLLMs in a loop, con estado cero, autonomía cero y garantías cero. El llamado “playbook ejecutivo” de PwC es un primer ejemplo de esta tendencia.


Lo que reclaman

“Agentic AI permite la orquestación multimodal, la autonomía, el razonamiento orientado a objetivos y la transformación empresarial en todos los sectores”.

“Agentic AI permite la orquestación multimodal, la autonomía, el razonamiento orientado a objetivos y la transformación empresarial en todos los sectores”.

¿Sálvame? ¿Sálvame? ¿Sálvame? ¿Sálvame

Supuestas capacidades:

  • Autonomía
  • Interacción Multimodal
  • Comportamiento orientado a objetivos
  • Orquestación de flujo de trabajo
  • Aprendizaje y adaptación
  • Colaboración entre agentes


Suena como una aguja, ¿verdad?


Lo que realmente muestran

Ni una única arquitectura, ni un único diagrama de flujo, ni un único sistema de agentes de código abierto con memoria, intención y estado a largo plazo.

Ni una única arquitectura, ni un único diagrama de flujo, ni un único sistema de agentes de código abierto con memoria, intención y estado a largo plazo.


Todo lo que tienen son:

  • Descripciones de los sistemas ML existentes (Mantenimiento predictivo de Siemens, recomendaciones de Amazon, análisis de documentos de JPMorgan NLP)
  • Loosely reembalado como “agente”
  • No hay métricas de evaluación
  • Sin datos de benchmark
  • Sin reproducción

La prueba técnica:

Cada estudio de caso en el documento, desde Siemens hasta Netflix, se basa en:

  • Aprendizaje Tradicional Supervisado
  • RAG (generación aumentada de recuperación)
  • Sin verdadera autonomía de agentes o planificación de tiempo de ejecución
  • Sin razonamiento en tiempo real o adaptación de meta-nivel

Agente = Wrapper alrededor de GPT

Si usted ha utilizado:

  • Autopista
  • Bebés
  • Lenguas
  • Autógenos
  • La tripulación


Entonces sabes: son todosexecution loopscon llamadas GPT, desencadenantes de funciones y un contexto JSON.No son inteligentes.


Ninguna de estas herramientas soporta:

  • Memoria episódica
  • Objetivo de negociación
  • Delegación dinámica de agentes
  • Planificación adaptativa con entradas desconocidas

¿Por qué sucedió esto

Esto es simplementeAI’s Instagram moment- En lugar de selfies, ahora publicamos PDFs con diagramas de flechas apuntando a la palabra "agente".

Incentivos Corporativos :

  • Los directivos deben demostrar que no están atrasados.
  • Los ejecutivos necesitan entregas que parezcan “estrategia”.
  • Los consultores necesitan vender servicios de transformación.


Entra: PDFs de 40 páginas con frases como “de copilot a autopilot” y “servicio como software”.


Verificación de la realidad

“Agente AI” en 2024 =

for (const step of task) {
  const reply = await gpt(prompt + history);
  if (reply.includes('search')) callSearchAPI();
}

Eso es lo que es, ese es el agente.


Lo que necesita existir (pero no lo hace todavía)

Un verdadero sistema de agentes requeriría:

  • Memoria: Episódica, semántica y vectorial
  • Planificación: descomposición de objetivos abstractos y re-planificación
  • Meta-razonamiento: Saber cuándo estás fracasando
  • Espacio de acción: Control de APIs, herramientas, servicios
  • Feedback: Sensibilización del medio ambiente, consecuencias
  • Autonomía: Operar sin script o babysitting de usuario


Nada de esto está presente en cualquier “IA agente” comercializado públicamente.


Conclusión

Llamar a los envases LLM actuales "agentes" es como llamar a las macros de Excel una revolución en el lenguaje de programación.


Real agents are still an R&D dream. What you see on LinkedIn is marketing cosplay.


Cuidado con los hackers:don’t fall for the .pdf industrial complex.


Bonificación

Si no tiene memoria, planificación o un espacio de acción independiente, no es un agente.

Si no tiene memoria, planificación o un espacio de acción independiente,it’s not an agentEs una prompt con lápiz.


Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks