Que son los agentes de IA y como funcionan
Los agentes de IA son sistemas autonomos que utilizan modelos de lenguaje grande como "cerebro" para planificar y ejecutar tareas complejas de varios pasos. A diferencia de un chatbot simple que solo responde preguntas, un agente puede navegar por internet, ejecutar codigo, leer y escribir archivos, llamar a APIs externas, y encadenar multiples acciones para completar un objetivo complejo sin intervencion humana en cada paso.
Frameworks populares para construir agentes de IA incluyen LangGraph, AutoGen, CrewAI y LlamaIndex Agents, todos de codigo abierto y ejecutables en cualquier servidor Linux.
Requerimientos de servidor para agentes de IA
| Componente | Requerimiento | Por que |
|---|---|---|
| RAM | 16-64 GB segun el modelo LLM | El modelo LLM vive en RAM durante la ejecucion |
| CPU | 8+ nucleos | Los agentes ejecutan multiples procesos concurrentes |
| Almacenamiento NVMe | 50-200 GB | Los modelos son archivos grandes que deben cargarse rapido |
| Python 3.10+ | Obligatorio | Todos los frameworks de agentes requieren Python moderno |
| Docker | Recomendado | Para aislar y gestionar los componentes del sistema |
| Base de datos vectorial | Recomendado | Para memoria a largo plazo del agente (RAG) |
Arquitectura tipica de un sistema de agentes de IA
- LLM backend: El modelo de lenguaje que procesa las instrucciones y genera las acciones. Puede ser local via Ollama o externo via API.
- Orquestador de agentes: El framework (LangGraph, CrewAI, AutoGen) que coordina la ejecucion de tareas multi-paso.
- Herramientas disponibles: Las capacidades que tiene el agente: busqueda web, ejecucion de Python, acceso a bases de datos, llamadas a APIs.
- Memoria: Base de datos vectorial (Chroma, Qdrant, Weaviate) para que el agente recuerde contexto de interacciones anteriores.
- API de exposicion: FastAPI o similar para que otras aplicaciones puedan invocar al agente.
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