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Un marco de LLM de múltiples agentes orquestado por roles y consciente de la seguridad para la simulación de comunicación de salud conductual

Resumen: Los sistemas de modelo de lenguaje grande (LLM) de agente único luchan por soportar simultáneamente diversas funciones conversacionales y mantener la seguridad en la comunicación de salud conductual.

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1 abril, 2026
Lee más sobre el artículo Razonamiento neuronal limitado por ontología en sistemas agentes empresariales: una arquitectura neurosimbólica para agentes de IA basados ​​en dominios
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Razonamiento neuronal limitado por ontología en sistemas agentes empresariales: una arquitectura neurosimbólica para agentes de IA basados ​​en dominios

Resumen: La adopción empresarial de modelos de lenguaje grande (LLM) está limitada por las alucinaciones, la deriva de dominio y la incapacidad de hacer cumplir las normas a nivel de razonamiento. Presentamos una arquitectura neurosimbólica implementada dentro de la plataforma Foundation AgenticOS (FAOS) que aborda estas limitaciones a través del razonamiento neuronal restringido por ontología.

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1 abril, 2026
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Abierto, confiable y colectivo: un marco impulsado por la comunidad para agentes de inteligencia artificial que utilizan herramientas

Resumen: Los LLM integrados en herramientas pueden recuperar, calcular y tomar acciones del mundo real a través de herramientas externas, pero la confiabilidad sigue siendo un cuello de botella clave.

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1 abril, 2026

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