Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Los agentes de IA plantean seis problemas sin resolver: memoria, ejecución asíncrona y objetivos, según LangChain
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Harrison Chase, de LangChain, responde a quienes dicen que el desarrollo de agentes ya no tiene retos difíciles. Los agentes actuales comparten una estructura: un LLM que llama herramientas en bucle dentro de un entorno aislado. Las técnicas habituales de gestión de contexto, como resumir, externalizar salidas, usar skills o subagentes, siguen funcionando. Chase señala que se empiezan a desarrollar agentes que trabajan en segundo plano, se activan por eventos o latidos periódicos y persiguen objetivos, y que para muchos de esos retos no existe aún una solución general.
Qué significa
El reto se desplaza de hacer que un agente responda bien a una petición a mantener uno que trabaje solo, en segundo plano y hacia un objetivo. Los equipos que construyen agentes necesitarán soluciones que las técnicas habituales todavía no cubren.
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