Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han vuelto fundamentales para los flujos de trabajo de IA modernos, impulsando aplicaciones desde la generación de texto abierto hasta el razonamiento complejo basado en agentes.
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Resumen: Los grandes agentes basados en modelos de lenguaje han surgido recientemente como enfoques poderosos para resolver tareas dinámicas y de múltiples pasos. La mayoría de los agentes existentes emplean mecanismos de planificación para guiar acciones a largo plazo en entornos dinámicos.
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Resumen:Este artículo presenta una arquitectura de sistema HITL desacoplada que trata la supervisión humana como un componente independiente del sistema dentro del entorno operativo del agente. El diseño propuesto separa la gestión de la interacción humana de los flujos de trabajo de las aplicaciones a través de interfaces explícitas y un modelo de ejecución estructurado.
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