Categoría: Modelos de IA

Es un enfoque en el que un agente basado en lenguaje (como un modelo de IA) explora posibles soluciones a un problema construyendo y navegando un árbol de decisiones, donde cada nodo representa una acción, hipótesis o estado intermedio. A diferencia de una respuesta directa, el agente: ¿Qué lo hace especial? 🧪 Ejemplo práctico Supón que el agente

🧩 Propósito general Este script define un workflow de investigación histórica usando LangGraph y modelos LLM (Deepseek y GPT‑4o). La idea es: 🔎 Partes principales del código 1. Imports y configuración 2. Carga de modelos y herramientas 3. Estructuras de datos (Pydantic) Define clases para estructurar la información: 4. Agentes y prompts Los prompts están

Introducción El análisis de las ideas no convencionales de Nikola Tesla, que entrelazan la física clásica con la metafísica neoplatónica, exige una IA capaz de realizar una síntesis interdisciplinaria. Hemos comparado las respuestas de dos agentes ante la misma consulta compleja: el «Matemático Metafísico» (equipado con modelos de vanguardia como Deepseek y GPT-4o) y el

Análisis Detallado del Agente de LangGraph: Especialista Matemático Este LangGraph mantiene el patrón de Planificador-Ejecutor-Reflexor, pero su objetivo ha cambiado drásticamente: está diseñado para garantizar rigor matemático completo en cada paso, utilizando el mismo modelo (o3-mini) para la estrategia y la ejecución. 1. Estrategia Central: Enfoque en el Modelo o3-mini (Critical) A diferencia del modelo

Análisis Detallado del Agente de Investigación LangGraph El código implementa un flujo de trabajo (Workflow) asíncrono y estatal mediante LangGraph, diseñado para abordar preguntas de investigación complejas que requieren análisis filosófico-científico. 1. Estrategia de Doble Modelo y Especialización de Roles (Énfasis en LLMs) La arquitectura utiliza dos modelos de lenguaje distintos para separar las tareas

En el contexto de la Genética y Paleontología y basándose en la estructura de LangGraph (la biblioteca principal aquí), este código implementa una arquitectura de «Agente como Máquina de Estados con Múltiples Expertos/Herramientas». 🧠 Es un sistema de Planificación y Ejecución autónomo para la investigación científica, que utiliza diferentes modelos de lenguaje (LLM) y herramientas

El código implementa un sistema de búsqueda inteligente y verificación de información usando múltiples fuentes online, todo orquestado mediante un grafo de ejecución con LangGraph. 🧠 Propósito general El sistema toma una consulta del usuario (por ejemplo, “¿Qué son los haplogrupos R1b?”), la refina usando un modelo LLM (DeepSeek), consulta múltiples fuentes (Google, PubMed, Arxiv,

Este código implementa un flujo completo de procesamiento de artículos Markdown usando la arquitectura de LangGraph, que permite estructurar tareas como un grafo de nodos conectados por transiciones. El objetivo es transformar un texto académico en un artículo didáctico, claro y divulgativo sobre hipótesis arqueológicas. Aquí te explico cada parte paso a paso: 🧱 1.

El código que presentas define una Arquitectura de Agente de Investigación Autónoma con Planificación y Replanificación utilizando LangGraph (una extensión de LangChain) en Python. Este sistema está específicamente diseñado para abordar preguntas complejas de arqueología, genética y lingüística histórica (Neolítico a Edad del Hierro), incluso contrastando estas disciplinas académicas con teorías «tradicionalistas» (como las de