Aprendizaje por Refuerzo: Impulsando el Auge de la IA Agéntica en 2025

Los primeros intentos de agentes de IA como BabyAGI y AutoGPT en 2023, aunque inicialmente publicitados, fracasaron debido a la dificultad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para manejar el razonamiento de múltiples pasos. Sin embargo, a mediados de 2024, se produjo un cambio. Los avances en el aprendizaje por refuerzo permitieron una nueva generación de agentes de IA capaces de completar consistentemente tareas complejas de múltiples pasos, ejemplificadas por herramientas de generación de código como Bolt.new y el Claude 3.5 Sonnet de Anthropic. El aprendizaje por refuerzo, mediante el entrenamiento de prueba y error, supera el problema de los errores compuestos inherente al aprendizaje por imitación, permitiendo que los modelos se mantengan robustos incluso con datos no vistos. Técnicas como RLHF de OpenAI e IA Constitucional de Anthropic automatizan la retroalimentación, aumentando aún más la eficiencia del aprendizaje por refuerzo. El modelo R1 de DeepSeek mostró el notable potencial de los modelos que "autoenseñan" el razonamiento mediante el aprendizaje por refuerzo. En resumen, los avances en el aprendizaje por refuerzo son el motor principal detrás del auge de la IA agéntica en 2025.