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Krish Naik: ¿Qué son los agentes profundos? Agentes superficiales vs agentes profundos
Los agentes superficiales funcionan como chatbots en piloto automático: alternan entre un gran modelo de lenguaje y herramientas externas sin una estrategia real ni planificación a largo plazo. Son ideales para llamadas rápidas, consultas puntuales y tareas sencillas, pero se quedan cortos cuando se requiere razonamiento multi paso, coordinación entre herramientas o mantener objetivos complejos a lo largo del tiempo.
Los agentes profundos, en cambio, diseñan una hoja de ruta, descomponen problemas complejos en pasos manejables y ajustan su comportamiento según el progreso y la nueva información. Mantienen estado, pueden priorizar subobjetivos y ejecutar planes que requieren persistencia y supervisión. Por eso están ganando terreno en proyectos de investigación avanzados y en asistentes de programación de nueva generación donde improvisar no es suficiente.
Casos de uso prácticos incluyen automatización de flujos de trabajo empresariales, asistentes de análisis de datos que combinan pipelines ETL con modelos predictivos, y herramientas de desarrollo que generan, prueban y corrigen código en ciclos iterativos. En sectores regulados o críticos un agente profundo puede trazar estrategias de mitigación, coordinar comprobaciones de seguridad y recopilar evidencia de cumplimiento.
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