Resumen: Los agentes de IA son sistemas autónomos diseñados para percibir, razonar y actuar dentro de entornos dinámicos. Con los avances rápidos en la IA generativa (Genai), los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM) han mejorado significativamente las capacidades de los agentes de IA en la comprensión semántica, el razonamiento complejo y la toma de decisiones autónomas. Al mismo tiempo, el aumento de la IA agente destaca la adaptabilidad y la autonomía dirigida a objetivos en entornos dinámicos y complejos. Los agentes de IA basados en LLMS (agentes LLM), los agentes de IA basados en MLLMS (agentes MLLM) y la IA de agente contribuyen a expandir las capacidades de IA en el procesamiento de la información, la percepción ambiental y la toma de decisiones autónomas, abriendo nuevas vías para la fabricación inteligente. Sin embargo, las definiciones, los límites de capacidad y las aplicaciones prácticas de estos paradigmas de IA emergentes en la fabricación inteligente siguen sin estar claras. Para abordar esta brecha, este estudio revisa sistemáticamente la evolución de las tecnologías de agentes de IA y IA, examina los conceptos centrales y los avances tecnológicos de los agentes de LLM, los agentes de MLLM y la IA agente, y explora sus aplicaciones potenciales e integración en la fabricación, junto con los posibles desafíos que pueden enfrentar.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 2 de julio de 2025.
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