LLM + RAG + Function Calling no es un agente de IA

Muchas personas etiquetan cualquier aplicación que utilice un LLM, RAG y function calling como un agente de IA.

Esto es un error.

Estas herramientas añaden capacidad. No añaden autonomía. Sin autonomía, no tienes un agente.

La confusión existe porque la gente confunde la capacidad del sistema con el comportamiento del sistema.

Observa las funciones de estos componentes:

  • Los LLM generan respuestas basadas en el contexto. No controlan el flujo de un sistema.
  • RAG recupera datos relevantes. Proporciona contexto, pero no toma decisiones ni planifica pasos.
  • El function calling permite que un LLM solicite acciones. El sistema sigue decidiendo qué funciones existen y cuándo ejecutarlas.

Incluso cuando combinas los tres, el sistema sigue careciendo de control sobre el flujo de ejecución.

En la mayoría de las configuraciones, la aplicación sigue un pipeline predefinido. El código decide:

  • Cuándo usar RAG.
  • Cuándo llamar al LLM.
  • Cuándo activar una función.
  • Cómo devolver una respuesta.

Este es un flujo de trabajo limitado. El modelo sigue un camino establecido y luego se detiene. No planifica ni itera por sí mismo.

Un agente de IA funciona de manera diferente. No sigue una secuencia fija. Decide su siguiente paso basándose en lo que sucede durante el proceso.

La diferencia es sencilla:

  • Un sistema que no es un agente sigue un flujo de trabajo.
  • Un sistema agente persigue un objetivo.

Un agente se define por su comportamiento, no por sus herramientas. Un agente debe ser capaz de:

  • Elegir la siguiente acción.
  • Seleccionar herramientas dinámicamente.
  • Ejecutar múltiples pasos en un bucle.
  • Cambiar su plan basándose en nuevos resultados.
  • Trabajar hasta alcanzar el objetivo.

Piensa en la responsabilidad.

En una aplicación de LLM, el sistema le dice al modelo qué hacer.

En un agente, el sistema le dice al modelo el objetivo. El modelo decide cómo alcanzarlo.

RAG mejora el contexto. El function calling permite realizar acciones. Los LLM proporcionan razonamiento. Ninguno de estos, por sí solo, crea un agente.

Un agente existe solo cuando el modelo controla su propia secuencia de acciones.

Fuente: https://dev.to/rohith_kn/llm-rag-function-calling-is-not-an-ai-agent-5459