ChatGPT Pro ahora puede ejecutar varios agentes en una tarea al mismo tiempo
OpenAI dice que los usuarios de Pro pueden dividir un trabajo entre agentes paralelos en ChatGPT y observar su progreso. Los detalles son escasos, así que esto es lo que se sabe y qué esperar.
OpenAI ha actualizado su nivel superior ChatGPT para que una solicitud pueda dividirse entre varios agentes que trabajan al mismo tiempo. Según una publicación que OpenAI compartió el 16 de octubre, según lo informado por RuntimeWire, los usuarios de Pro en la pestaña Chat pueden repartir partes de una tarea, seguir el progreso de cada agente y revisar el trabajo terminado. OpenAI también dice que las respuestas son más rápidas y que los agentes utilizan mejor los complementos y herramientas.
Piense en ello como contratar un equipo pequeño en lugar de un asistente. Si solicita una comparación de la competencia de cinco empresas, un agente puede observar cada empresa en paralelo en lugar de que un agente las haga seguidas. En teoría, eso ahorra tiempo y cada agente tiene un trabajo más limitado, lo que puede mejorar la calidad. Una vista de progreso le permite ver qué piezas están terminadas y cuáles están atascadas.
Ahora la letra pequeña, porque aquí importa. RuntimeWire señala que OpenAI no proporcionó números de latencia, ni ejemplos ni ganancias medidas en velocidad, calidad o costo. La afirmación de “mejor uso de las herramientas” proviene del título de la imagen de la publicación. Tampoco está claro cuánto control se tiene sobre lo que cada agente puede hacer con las herramientas. Así que trate esto como un anuncio de una característica, no como una prueba de que funciona bien.
Qué hay detrás de esto: dividir el trabajo entre agentes es una de las ideas principales en la ola actual de productos de IA. Un único modelo solo puede tener en cuenta una cantidad determinada a la vez (su “ventana contextual”, aproximadamente cuánto texto puede mantener a la vista), por lo que distribuir subtareas mantiene a cada una enfocada. La compensación es el costo y la coordinación: más agentes significa más computación y los resultados aún deben combinarse correctamente. Windows Report también advirtió que ejecutar muchos agentes puede sobrecargar el procesador de su computadora, aunque eso se refiere a una configuración separada y no está confirmado para esta característica.
Qué significa esto para ti: si tienes un plan gratuito o Plus, nada cambia. Si es usuario de Pro, pruébelo en un trabajo que naturalmente se divide en partes, como investigar varias fuentes o verificar varios documentos, y compárelo con un agente que lo hace. Lea el resultado de cada agente antes de confiar en él, especialmente cuando las herramientas pueden actuar en su nombre. Para todos los demás, una buena función de “esperar y ver”.
Fuentes
Fuentes: https://runtimewire.com/article/openai-gpt-6-pro-chat-multi-agent-upgrade
Harness² de Google: un agente que mejora su propia caja de herramientas en lugar de su cerebro
Un proyecto de investigación de código abierto de Google Research permite a un agente reescribir sus propios mensajes, herramientas y memoria para cada tarea mientras el modelo permanece congelado. Las ganancias son reales, pero los valores predeterminados de seguridad son débiles.
