Hacia sistemas de IA agentiva sostenibles: una revisión de arquitecturas y metodologías

RESUMEN Considerando que el campo de la Inteligencia Artificial (IA) está evolucionando hacia sistemas autónomos orientados a objetivos, existe la necesidad de una visión sistemática del emergente panorama de la IA agentiva. Intentamos proporcionar una encuesta de la IA agentiva presentada y examinada por modelos a gran escala, demostrando las arquitecturas fundamentales, diversas aplicaciones y los desafíos técnicos inherentes de estos sistemas. Proponemos una taxonomía multidimensional robusta que clasifica a los agentes según su diseño estructural, niveles de autonomía, dominios de aplicación y sostenibilidad con eficiencia en el uso de recursos. También ofrecemos una comprensión de los principios operativos de varios marcos de trabajo open source recientes y un análisis comparativo de patrones de diseño que facilitan el despliegue escalable y de alto rendimiento. Luego examinamos varias direcciones futuras para los sistemas de IA agentiva, incluyendo robustez, seguridad, eficiencia de recursos y planificación a largo plazo.