Aprendizaje y adaptación en agentes de IA

¿Puede un agente de IA mejorar por sí solo con el tiempo?

No hablamos de reentrenarlo desde cero, sino de que ajuste sus acciones, su razonamiento y su conocimiento a partir de nuevas experiencias y datos.

En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos los mecanismos de aprendizaje y adaptación en sistemas agénticos: cómo un agente puede evolucionar más allá de su configuración inicial para dar respuestas cada vez mejores.

Analizamos las principales estrategias de aprendizaje aplicadas a agentes de IA y analizamos dos sistemas reales que llevan el aprendizaje agéntico al extremo:

• SICA (Self-Improving Coding Agent), un agente de programación que modifica su propio código fuente para mejorar su rendimiento de forma iterativa, con un supervisor asíncrono que detecta bucles y estancamientos
• OpenEvolve, inspirado en AlphaEvolve de Google, un agente de programación evolutiva que orquesta un pipeline de generación de código, evaluación automática y selección de las mejores soluciones a lo largo de cientos de iteraciones

¡A por ello! 🫡

Aprendizaje y adaptación en agentes de IA