Elegir el paradigma de agente correcto es fundamental para el rendimiento de los sistemas de IA. Esta guía explora paradigmas comunes como agentes reactivos, deliberativos e híbridos, explicando sus orígenes y diferencias fundamentales. En lugar de enumerar características, enfatiza la comprensión de compensaciones como complejidad versus flexibilidad y velocidad versus precisión. Los ingenieros pueden usar este marco para adaptar paradigmas a necesidades específicas del proyecto, evitando errores comunes. El artículo proporciona información práctica para líderes técnicos y arquitectos que diseñan sistemas de agentes escalables.
Una comparación estructurada de paradigmas de agentes centrada en compensaciones y criterios de selección para proyectos reales.