Se trata de un tema que me interesa sobremanera, aparte de su interés intrínseco y como tendencia tecnológica, por su potencial, por las conexiones con los mecanismos cognitivos y por su eventual traslado a la robótica.
Como parte de la labor de estudio e investigación sobre el particular iniciada ya hace un tiempo, hace unos pocos días terminé la lectura del libro 'Building Agentic Ai systems' de Anjanava Biswas y Wrick Talukdar, libro que debo decir que ha superado mis expectativas (reconozco que inicialmente no eran muy altas) y que me inspira a iniciar una serie de posts con algunos de los aspectos que en esa fuente se tratan.
En este primer post de la serie (que no tengo claro en este momento cuántos artículos incluirá),no voy a profundizar mucho, todavía, en las ideas de ese libro sino que voy a hacer primero un breve recordatorio del significado de lo que es un agente y cómo se sitúa en el contexto de la psicología, la filosofía, la inteligencia artificial y la robótica, para luego apuntar, de nuevo brevemente qué es eso de la Agentic AI y qué trae de nuevo en esta idea de agentes. Hecha esta introducción, enunciaré, sólo enunciaré, las tres características que los autores de la obra mencionada consideran esenciales en un agente.
A modo de pequeña introducción histórica: ¿Qué es un agente?
Creo haberlo ya hecho en algún post anterior, pero retomo brevemente la idea de lo que es un agente. Y lo hago recordando, de nuevo, que el concepto de agente es antiguo, bastante antiguo, y que se ha aplicado en entornos muy diferentes como el psicológico y filosófico (en cierto sentido incluso legal) y que, no sólo eso, sino que también su uso en inteligencia artificial y en robótica viene de bastantes años atrás
El término agente proviene del Latín 'agere' que es algo así como hacer. En cierto sentido es, simplemente, una entidad capaz de actuar.
Pero, claro, aunque esa es la etimología, encierra un poco más. La idea viene a ser que esa entidad, es capaz de reconocer el mundo que le rodea y actuar sobre él y, además, de alguna manera, en esa actuación hay alguna forma de lógica, de voluntad, de persecución de objetivos.
El ser humano como agente
Para que quede claro: el concepto de agente es previo a la tecnología y, de hecho, el 'agente' más típico, casi paradigmático, es el propio ser humano.
El ser humano percibe el mundo que le rodea mediante sus sentidos y lo comprende mediante su cerebro. El ser humano puede actuar físicamente sobre el entorno usando su propio cuerpo (sus manos, sus piernas, etc), apoyándose en el uso de herramientas o, incluso, puede actuar indirectamente influyendo en otros mediante, por ejemplo, la palabra.
Y esa actuación del ser humano está regida por la voluntad, por la decisión.
El ser humano, es el paradigma de agente.
Los agentes, la ética y la ley
Y esa idea del ser humano es muy importante desde hace siglos en el campo de la ética. Y, así, se habla de un agente moral cuando ese agente es capaz de entender las implicaciones de sus actos, valorarlos desde el punto de vista ético y decidir en consecuencia.
Importante en esta idea del agente moral es ese entendimiento de la consecuencia de los actos y también la autonomía y la independencia para decidir cómo actuar. Esa independencia y autonomía en la decisión nos lleva a la idea del ejercicio de una voluntad y la asunción de una responsabilidad.
Si echamos un vistazo muy somero a la aplicación de las leyes, vemos que esta idea de la agencia moral y, sobre todo de la independencia y autonomía en la decisión (vamos a decir la responsabilidad), es fundamental a la hora de decidir culpabilidades y posibles condenas. Es por eso, que se considera un atenuante la enajenación mental transitoria, porque se supone que el eventual delincuente, en el momento de realizar su acto delictivo no era consciente de lo que estaba haciendo, no entendía las consecuencias de sus actos, no estaba decidiendo realmente por su propia voluntad y, por tanto, no era responsable de sus actos o no plenamente responsable.
Los agentes y los robots
Pero ¿esto tiene algo que ver con la inteligencia artificial y los robots?
Pues si. Mucho.
De hecho, autores como Russell y Norvig, en su afamado libro 'Artificial Intelligence: A modern approach' estructuran su definición de inteligencia artificial en torno a la idea de los agentes.
Igualmente, y aunque la definición del término robot es confusa y discutida, probablemente una de las mejores formas de entender lo que es un robot, es trabajando desde el concepto de agente. En el post 'Una nueva especie robótica: los agentes' recordaba la explicación que yo mismo daba en mi libro 'Robots en la sombra' de lo que es un robot y que parte de la idea de agente:
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| Los robots como agentes |
Los robots son una forma de agente. Se trata de entidades que capturan información sobre el mundo que les rodea usando sus sensores. De alguna forma entiende, al menos lo suficiente, ese entorno por un análisis de la información obtenida de los sensores y procesada, a veces, mediante inteligencia artificial. Además, son capaces de actuar sobre ese entorno: disponen de sus 'efectores', de sus elementos terminales para la actuación física directa, y algunos robots, por ejemplo los robots sociales, son capaces de utilizar el lenguaje y la voz para la influencia indirecta en ese entorno. Y la conexión entre lo que el robot percibe sobre su entorno y cómo actúa sobre él no es arbitraria sino que se ciñe a alguna forma de reglas o 'razonamiento' que hace que actúen para alcanzar sus objetivos o cumplir con su misión.
Sería 'meternos en un charco' el intentar hablar de voluntad en el caso de un robot. Pero lo que no cabe duda es que hay coherencia, hay dirección y hay alguna forma, aunque sea básica, de inteligencia en su comportamiento.
Como defendía en mi libro 'Robots en la sombra', esta idea no sólo se puede aplicar a los robots normales, los robot físicos, sino también a los robots software como robots RPA o agentes conversacionales.
La Agentic AI
Y esto nos deja ya a las puertas de la Agentic AI y de los 'nuevos agentes' de que hablamos ahora.
Como hemos visto la idea de 'agente' no es nueva y, en cierto sentido, se la apropia inadecuadamente la nueva 'Agentic AI' como si fuera algo por ella inventado.
Los agentes de que nos habla la Agentic AI son, en efecto, agentes, una clase de agentes. Hablamos de unos programas o módulos software que se construyen alrededor de un gran modelo de lenguaje (prefiero casi decir de un modelo fundacional, porque va más allá del lenguaje), pero un modelo avanzado de los denominados razonadores que son capaces de crear sus propios planes de acción y modificarlos dinámicamente. Además, son capaces de interactuar con el exterior usando lo que se denominan 'herramientas', entre las que se puede incluir la invocación de cualquier API o el uso de cualquier conector.
Se trata unos agentes software (yo diría que unos robots software) con una características avanzadas y que yo entiendo como una especie de fusión conceptual entre RPA y un chatbot generativo.
Los robots RPA ya son capaces de interactuar directamente el el exterior mediante APIs y conectores, o accediendo directamente a pantallas o documentos. Como explicaba en 'La hibridación de los robots software: agentes frente a RPA y robots conversacionales', los agentes de la agentic AI se parecen en muchos sentidos a los robots RPA pero cambian un ingrediente fundamental: si en los robots RPA su lógica de actuación, digamos su cerebro, está 'grabada a fuego' en tiempo de desarrollo y se basa en reglas traducidas a flujos, en el caso de los agentes de la Agentic AI, la actuación se decide en tiempo de ejecución, la decide el propio agente y se implementa con modelos fundacionales razonadores, no mediante reglas ni flujos.
Y frente a un chatbot generativo, como ChatGPT, que ya use modelos razonadores, lo que traen de nuevo los agentes es, fundamentalmente, la capacidad de interacción con el exterior mediante herramientas.
Los nuevos agentes de la Agentic AI, pues, a nivel conceptual no traen tanto de nuevo y son una especie de fusión entre un chatbot generativo y un robot RPA.
Sin embargo, eso que dicho así parece una evolución pequeña, no lo es. No es pequeña en absoluto. La potencia de estos modelos razonadores (que, por tanto, razonan de forma compleja y dinámica y por sí mismos) unida a la capacidad de interacción con el exterior, nos lleva a unos módulos software autónomos, capaces de 'decidir por sí mismos' qué pasos dar para conseguir el objetivo que tienen encomendado y seleccionar dinámicamente las herramientas que necesitan para hacerlo.
Casi una revolución.
Tres características de un agente
Tras esta introducción a lo que es un agente en general, y en la Agentic AI en particular, de momento sólo enunciar, y lo desarrollaremos en futuros posts, las tres características esenciales que los autores citados al principio, identifican como esenciales para un agente (de la Agentic AI). Son las siguientes:
- Auto-gobierno ('self-governance'): La capacidad de la entidad para controlarse a sí misma sin dirección o control externo.
- Agencia ('agency'): Capacidad de actuar independiente y, sobre todo, de elegir.
- Autonomía ('autonomy') muy relacionada con la agencia, pero más centrada en identificar el nivel de independencia que la entidad, el agente, posee.
Desarrollaremos un poco más cada uno de estos tres puntos en futuros posts, pero no dejo de llamar la atención de que, aunque se van a referir a agentes de la Agentic AI, tanto el propio término utilizado, como el concepto en sí mismo, enlaza perfectamente con la idea de agente en general e, incluso, con el agente paradigmático que es el ser humano.
Conclusiones
El concepto de agente es muy antiguo y se ha aplicado desde hace siglos en filosofía, ética o psicología y desde hace años en inteligencia artificial y robótica. Los nuevos agentes, los agentes de que nos habla la Agentic AI, son módulos software regidos por modelos fundacionales razonadores, con capacidad por tanto para elaborar y modificar sus propios planes de acción, y además con acceso a un amplio y creciente catálogo de herramientas que les permiten entender y, sobre todo, actuar sobre su entorno.
Eso nos conduce a unos muy potentes programas autónomos, 'inteligentes' y con capacidad de decisión y actuación (que es lo que, en el fondo, significa ser agente).
