¿Qué es?
Representan los procesos internos de razonamiento y planificación del Agente para resolver la tarea. Esto utiliza la capacidad del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) del agente para analizar información cuando se presenta en su prompt.
Piensalo como el diálogo interno del agente, donde considera la tarea en cuestión y forma la estrategia de su enfoque.
Los pensamientos del Agente son responsables de acceder a las observaciones actuales y decidir cuál(es) debería(n) ser la(s) siguiente(s) acción(es). A través de este proceso, el agente puede desglosar problemas complejos en pasos más pequeños y manejables, reflexionar sobre experiencias pasadas y ajustar continuamente sus planes basándose en nueva información.
Tipos
| Tipo de Pensamiento | Ejemplo |
|---|---|
| Planificación | “Necesito dividir esta tarea en tres pasos: 1) recopilar datos, 2) analizar tendencias, 3) generar informe” |
| Análisis | “Basado en el mensaje de error, el problema parece estar en los parámetros de conexión de la base de datos” |
| Toma de Decisiones | “Dadas las restricciones presupuestarias del usuario, debería recomendar la opción de nivel medio” |
| Resolución de Problemas | “Para optimizar este código, primero debería perfilarlo para identificar cuellos de botella” |
| Integración de Memoria | “El usuario mencionó su preferencia por Python anteriormente, así que proporcionaré ejemplos en Python” |
| Auto-reflexión | “Mi último enfoque no funcionó bien, debería probar una estrategia diferente” |
| Establecimiento de Objetivos | “Para completar esta tarea, primero necesito establecer los criterios de aceptación” |
| Priorización | “La vulnerabilidad de seguridad debe abordarse antes de agregar nuevas características” |