Estratègies de raonament en agents d’IA: desxifrant OpenAI-01 i DeepSeek-V2

Temps de lectura: 3 minuts

Els agents d’IA han evolucionat molt més enllà de simples regles predefinides o sistemes de resposta automatitzada. Avui dia, els models més avançats no només processen informació i actuen, sinó que també raonen sobre els problemes, planifiquen i adapten les seves accions en temps real.

Per fer-ho, utilitzen estratègies de raonament que els permeten ser més eficients, precisos i capaços de resoldre tasques complexes. En aquest article explorarem algunes d’aquestes estratègies i aprofundirem en com funcionen models avançats com DeepSeek-V2 i OpenAI-01.

Estratègies de raonament en agents d’IA

Quan parlem de raonament en IA, ens referim a la capacitat dels agents per prendre decisions basades en informació incompleta, planificar múltiples passos i ajustar-se a l’entorn en temps real.

Algunes de les estratègies principals inclouen:

  •  Raonament Pas a Pas (Chain of Thought – CoT): Aquesta tècnica permet als agents descompondre problemes complexos en passos més petits i resoldre’ls seqüencialment. És especialment útil per a problemes matemàtics, lògica o qualsevol tasca que requereixi pensament estructurat.
    • Exemple: Resoldre un problema de càlcul pas a pas, en lloc de donar una resposta immediata sense justificació.
  • Raonament Basat en Plans (Plan-and-Execute): Aquí, l’agent primer crea un pla global abans d’executar qualsevol acció. Ideal per a tasques complexes que requereixen múltiples passos coordinats, com la programació, la robòtica o l’automatització de processos.
    • Exemple: Dissenyar un esborrany d’un document abans de començar a redactar-lo.
  •  Raonament amb Auto-Reflexió (Self-Reflection): Alguns models moderns poden avaluar les seves pròpies respostes, detectar errors i corregir-los abans de donar una resposta final. Això millora la qualitat i fiabilitat de les decisions.
    • Exemple: Revisar les respostes d’un chatbot per detectar contradiccions o errors abans d’enviar-les a l’usuari.
  • Raonament Basat en Experiència (Experience-Based Reasoning): Aquesta estratègia permet als agents aprendre de l’experiència i millorar amb el temps, similar a un humà que aprèn a través de la pràctica. Això es pot fer mitjançant aprenentatge per reforç o tècniques de memòria a llarg termini.
    • Exemple: Recordar les preferències de l’usuari i ajustar les seves respostes en funció d’interaccions prèvies.

OpenAI-01 i DeepSeek-V2: models de raonament avançat

Aquests dos models d’IA no només responen preguntes sinó que tenen capacitats avançades de raonament.

1. OpenAI-01: model basat en raonament i planificació

OpenAI-01 és un model d’última generació que combina diverses estratègies de raonament, amb un enfocament fort en Plan-and-Execute i Self-Reflection.

Com funciona?

  • Desglossa problemes complexos en múltiples passos.
  • Ajusta les seves respostes revisant possibles errors abans de respondre.
  • Utilitza planificació explícita per a tasques de llarg abast.

Útil per a:

  • El raonament científic i tècnic.
  •  La generació de codi i assistència en programació.
  •  L’automatització de processos empresarials complexos.

Exemple: OpenAI-01 pot generar un pla detallat per implementar un nou sistema informàtic en una empresa, ajustant els passos segons els requisits de l’usuari.

2. DeepSeek-V2: El model de raonament computacional avançat

DeepSeek-V2 és un model enfocat en problemes matemàtics, ciències i lògica, amb una gran capacitat per fer deduccions complexes. Utilitza un enfocament de Chain of Thought combinat amb memòria a llarg termini, cosa que li permet recordar informació clau i utilitzar-la en processos de raonament seqüencials.

Com funciona?

  • Segueix una estructura de raonament clar i pas a pas.
  • Pot realitzar càlculs complexos mantenint contextos de llarga durada.
  • Utilitza memòria per aprendre de les seves pròpies respostes i millorar amb el temps.

Útil per a:

  • La resolució de problemes científics i matemàtics avançats.
  • La deducció lògica i planificació estratègica.
  • Aplicacions en intel·ligència financera i dades empresarials.

Exemple: DeepSeek-V2 pot analitzar grans volums de dades financeres per detectar patrons ocults i predir tendències econòmiques.

Per què aquests models marquen un abans i un després?

 

Els models com OpenAI-01 i DeepSeek-V2 representen un canvi de paradigma perquè:

  • No només generen text o respostes immediates, sinó que planifiquen i raonen com un humà.
  • Són capaços d’adaptar-se a tasques complexes i d’autocorregir-se per millorar la seva precisió.
  • Fan que els agents d’IA siguin més autònoms i capaços de gestionar problemes reals.

Aquests avanços obren la porta a sistemes d’IA més confiables i intel·ligents, capaços de prendre decisions estratègiques i gestionar processos complexos sense intervenció humana, on els agents d’IA han passat de ser simples generadors de text a veritables sistemes de raonament intel·ligent.

Desplaça cap amunt