OpenAI está contratando para formar un equipo 'Multi-Agent': un nuevo avance en el desarrollo de IA.

OpenAI ha lanzado recientemente el modelo de inteligencia artificial o1 y ha decidido formar un equipo de investigación "multi-agente" para avanzar en el desarrollo de la inteligencia artificial. El investigador Noam Brown compartió esta noticia en la plataforma X.

Según la escala de cinco niveles de OpenAI, el modelo o1 se clasifica en la segunda categoría: "razonadores". El desarrollo de sistemas multi-agente es crucial para alcanzar los objetivos de la tercera categoría. Los cinco niveles se definen de la siguiente manera:

1. Chatbots: IA con habilidades conversacionales básicas.

2. Razonadores: IA capaz de resolver problemas a nivel humano.

3. Agentes: IA que puede realizar tareas en nombre de los usuarios.

4. Innovadores: IA que ayuda en la generación de nuevas ideas.

5. Organizadores: IA que maneja tareas organizativas de manera eficiente.

OpenAI y Brown creen que los sistemas multi-agente son fundamentales para mejorar las capacidades de la IA. Brown afirmó: "Creemos que los multi-agentes son un camino hacia un razonamiento superior en IA."

Según Information Daily, OpenAI está desarrollando dos tipos de agentes de IA para automatizar tareas complejas:

- Agentes enfocados en el control de dispositivos, capaces de transferir datos o generar informes complejos.

- Agentes especializados en tareas web, como la recolección de datos públicos o la reserva de vuelos.

Simultáneamente, DeepMind de Google está trabajando activamente en agentes de IA. El CEO Demis Hassabis predice que estos sistemas podrían estar operativos en uno o dos años. En una entrevista con Bloomberg, expresó su entusiasmo por la próxima fase de los grandes modelos generales, señalando: "Podemos esperar ver más comportamientos similares a estos agentes este año o el próximo."

Introducción a los Sistemas Multi-Agente

Los sistemas multi-agente consisten en múltiples agentes independientes impulsados por grandes modelos de lenguaje, interconectados de maneras específicas. Cada agente cuenta con sus propios mensajes, modelo de lenguaje grande (LLM) y herramientas relevantes. Este sistema está diseñado para facilitar la colaboración eficiente entre los agentes, permitiéndoles abordar tareas complejas de manera conjunta. Este enfoque colaborativo proporciona soluciones más flexibles y poderosas para enfrentar desafíos intricados.