La inteligencia artificial (IA) se hace cada vez más cotidiana y, aunque parezca compleja, sus fundamentos pueden explicarse de manera clara para entender cómo impacta nuestra vida diaria.

Un ejemplo destacado es Codex CLI, una herramienta creada por OpenAI que actúa como un “agente” de IA para ayudar a programadores a crear y modificar software de forma rápida y confiable desde su propia computadora.

¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

En términos sencillos, un agente de IA es como un asistente inteligente que sigue instrucciones, hace consultas y toma acciones para cumplir una tarea.

En el caso de Codex, este agente recibe instrucciones del usuario (programador), procesa la información y decide si debe responder directamente o usar herramientas, como ejecutar comandos en la computadora para realizar cambios en el código.

¿Qué es el “agent loop” o ciclo del agente?

El corazón de Codex es un proceso llamado “agent loop” o ciclo del agente. Este ciclo es una serie de pasos que se repiten: primero, el agente recibe instrucciones del usuario; luego, utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) para pensar en la mejor respuesta.

Esta respuesta puede ser directa o puede incluir la instrucción para usar alguna herramienta (como ejecutar un comando).

El agente entonces ejecuta la acción, observa el resultado y vuelve a preguntar al modelo para decidir qué hacer a continuación. El ciclo se repite hasta que el agente da una respuesta completa o termina su tarea.

Por ejemplo, si le pides a Codex que agregue un diagrama a un documento, puede primero revisar el contenido actual del archivo, planificar la mejor forma de añadirlo, ejecutar los comandos necesarios para hacerlo, y finalmente confirmar que la tarea fue realizada.

¿Qué es un LLM?

Un LLM o modelo de lenguaje grande es un sistema de IA entrenado con millones de textos para comprender y generar lenguaje natural.

Codex utiliza este tipo de modelos, pero especializados en entender y manejar código de software. Estos modelos trabajan con “tokens”, que son fragmentos de texto o código, para procesar y generar respuestas.

¿Cómo se construye la conversación con Codex?

Cada vez que interactúas con Codex, el sistema recuerda la conversación completa incluyendo preguntas, respuestas y acciones anteriores.

Esto se llama el contexto o ventana de contexto y permite que el agente entienda el flujo completo de la tarea.

Sin embargo, hay un límite en la cantidad de “tokens” que el modelo puede manejar en una sola consulta, por lo que Codex tiene métodos para resumir o compactar la información antigua y liberar espacio para nuevas instrucciones sin perder la esencia.

¿Qué son las herramientas que usa Codex?

Codex puede llamar a diferentes herramientas, como la consola de comandos de la computadora para ejecutar tareas, buscar datos en internet o incluso consultar el clima si está configurado para eso.

Esto hace que el agente sea muy versátil y que no se limite solo a responder texto, sino que pueda realizar acciones reales y útiles para el usuario.

¿Por qué es importante el manejo del rendimiento y la privacidad?

El sistema de Codex se preocupa por ser eficiente y proteger la privacidad del usuario. Por ejemplo, evita cargar más datos de los necesarios en cada consulta para acelerar las respuestas y respeta configuraciones de privacidad como la “Zero Data Retention” (no guardar datos del usuario).

También utiliza un mecanismo llamado “prompt caching” para recordar partes repetidas de la conversación y ahorrarse trabajo innecesario.

¿Qué viene después?

Este es solo el comienzo. OpenAI planea seguir desarrollando y explicando cómo funcionan estas tecnologías, ampliando el uso de agentes inteligentes en programación y más allá.

Con herramientas como Codex, la IA se convierte en un aliado valioso que facilita la labor humana.

Nota de Transparencia

Esta nota fue generada 100% con IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

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