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Resumen: A medida que los sistemas de IA evalúan cada vez más otras salidas de IA, comprender su comportamiento de evaluación se vuelve crucial para prevenir los sesgos en cascada.

Resumen: El concepto del ‘agente’ ha formado profundidad la investigación de inteligencia artificial (IA), guiando el desarrollo de teorías fundamentales a aplicaciones contemporáneas como sistemas basados ​​en el modelo de lenguaje grande (LLM). Este documento reevalúa críticamente la necesidad y la optimización de este paradigma centrado en el agente.

Resumen: El panorama de los modelos de lenguaje grande (LLMS) cambia rápidamente hacia sistemas dinámicos y de múltiples agentes.