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El patrón ReAct (Reason + Act) organiza un agente como un bucle de tres pasos que se repite: razonar sobre qué hacer, ejecutar una acción con una herramienta y observar el resultado. Presentado por Yao y sus colegas en 2022, entrelaza el razonamiento y la acción para que el modelo planifique, consulte fuentes externas y corrija sus errores sobre la marcha.
Un agente de IA es un programa que usa un modelo de lenguaje como cerebro para decidir por sí mismo qué pasos dar hacia un objetivo: razona, llama a herramientas externas, observa el resultado y repite ese bucle hasta terminar. A diferencia de un chatbot, no se limita a responder, sino que actúa.
Un embedding vectorial es una lista de números reales que representa el significado semántico de un texto, imagen o cualquier otro dato. Dos frases con el mismo sentido producen vectores cercanos; dos sin relación, vectores lejanos. Sobre ese principio funcionan la búsqueda semántica, el RAG y los sistemas de recomendación modernos.
