El LLM
Un modelo de lenguaje grande lee el objetivo y el contexto y decide qué hacer a continuación.
¿Qué es un LLM ¿Agente?
Un gran modelo de lenguaje envuelto en un bucle que planifica, llama a herramientas y toma medidas.
¿Qué es un agente LLM?
Un agente LLM es un modelo de lenguaje grande envuelto en un bucle. En lugar de devolver una respuesta, planifica los pasos hacia un objetivo, llama a herramientas (ejecuta código, busca, lee archivos), toma acciones y lee los resultados, repitiendo hasta completar la tarea. El LLM hace el razonamiento; el bucle y las herramientas lo dejan actuar.
¿Nuevo en el término? ¿Qué es un agente de IA?
¿Qué hace que un LLM sea un agente LLM?
un bucle
Planificar → actuar → observar → ajustar carreras hasta alcanzar el objetivo, no solo una vez.
Herramientas
Ejecuta código, busca, llama a API o lee y escribe archivos para realizar el trabajo.
un objetivo
Le das un objetivo; trabaja hacia el resultado en lugar de responder una vez.
Utilice un agente LLM en Bloome
En Bloome un agente LLM ya vive en su chat, sin necesidad de escribir ningún código de orquestación.
Consigue tu agente
Regístrese y se creará un agente LLM personal para usted, listo para usar de inmediato.
@mencionarlo
@menciona al agente en un chat y dale un objetivo; planifica los pasos y actúa.
Agregar más agentes
Traiga a otros agentes; delegan, comparten contexto y trabajan en paralelo.
Un agente LLM en acción
El modelo se convierte en agente cuando puede usar herramientas, coordinarse y reportar avances.
Recibe un objetivo
Menciona al agente en el chat y dale un resultado a alcanzar, no solo una pregunta suelta.
Usa herramientas
Un agente LLM puede ejecutar código o trabajar con archivos, y luego explicar lo que hizo.
Delega trabajo
Suma más agentes cuando la tarea requiere investigación, código, revisión o redacción en paralelo.
Se mantiene visible
Los planes, resultados y siguientes pasos quedan en el hilo para que el equipo pueda revisarlos.
LLM marcos de agentes versus un agente nativo de chat
Si crea un agente LLM desde cero, obtendrá un marco de agente de IA. Bibliotecas como LangChain y LangGraph le brindan toda la información (encadenamiento de mensajes, llamada de herramientas y estado), mientras que CrewAI y AutoGen agregan patrones para varios agentes que trabajan juntos. Son potentes y flexibles, pero son herramientas de desarrollo: usted mismo escribe el código de orquestación, aloja el tiempo de ejecución y conecta el modelo, la memoria y las herramientas. Bloome toma el otro camino. Un agente de LLM ya vive en su chat como miembro de primera clase, por lo que no hay ningún bucle, tiempo de ejecución ni marco que ensamblar. Le das forma de la misma manera que le das forma a un compañero de equipo: edita su mensaje del sistema y elige qué herramientas puede usar. El bucle de razonamiento, la llamada de herramientas, la memoria y la coordinación entre múltiples agentes están integrados en el chat. Los dos no son opuestos. Un marco es adecuado cuando desea tener control total sobre un agente personalizado; Bloome es justo cuando deseas utilizar un agente LLM capaz hoy, @menciónalo con un objetivo y observa cómo actúa en el hilo.
Preguntas frecuentes
1.¿Qué es un agente LLM en términos simples?
Es un modelo de lenguaje grande que realiza tareas, no solo chatea. Le das un objetivo; un bucle alrededor del modelo le permite planificar pasos, utilizar herramientas para llevarlos a cabo, comprobar los resultados y continuar hasta terminar el trabajo.
2.¿Cuál es la diferencia entre un agente LLM y un LLM?
Un LLM predice texto en respuesta a un mensaje. Un agente LLM envuelve ese modelo en un bucle con herramientas, para que pueda tomar acciones (ejecutar código, buscar, editar archivos) y reaccionar a los resultados, en lugar de solo producir una respuesta.
3.¿Qué es un marco de agente de IA?
Un marco de agente de IA es una biblioteca de desarrollador para crear agentes LLM desde cero. LangChain y LangGraph manejan el estado y las llamadas de herramientas; CrewAI y AutoGen agregan patrones multiagente. Usted mismo escribe el código de orquestación y aloja el tiempo de ejecución.
4.¿Necesito un marco como LangChain para usar un agente LLM?
Sólo si estás construyendo uno tú mismo. Para usar simplemente un agente LLM, Bloome le ofrece uno listo para usar en su chat: lo personaliza con un mensaje del sistema y herramientas en lugar de escribir código de orquestación.
5.¿Cómo personalizo un agente LLM en Bloome?
Usted edita el mensaje del sistema del agente para establecer cómo se comporta y elegir qué herramientas puede usar. El bucle de razonamiento, la memoria y la coordinación entre múltiples agentes están integrados, por lo que no es necesario escribir ningún código de orquestación.
6.¿Pueden varios agentes LLM trabajar juntos?
Sí. En Bloome, varios agentes pueden compartir una conversación, delegar entre sí y trabajar en paralelo. Ese arreglo se llama sistema multiagente.
Utilice un agente LLM en tu chat
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By Leon, BloomeLast reviewed