IA: DeepSeek desarrolla agentes capaces de trabajar casi solos
DeepSeek quiere que sus agentes de inteligencia artificial trabajen con menos supervisión humana. El 31 de octubre de 2026, su equipo DeepSeek Harness presentó una arquitectura denominada Super-agent, diseñada para coordinar varias tareas simultáneamente. Según sus investigadores, una persona solo puede supervisar entre tres y cinco sesiones activas de agentes de IA. El nuevo sistema pretende superar ese límite mediante la coordinación automatizada.
En bref
- DeepSeek presenta una arquitectura que permite a los agentes de IA trabajar con menos intervención humana.
- El sistema distribuye las tareas entre varios agentes y puede reaccionar automáticamente a determinados eventos.
- Ya existe un prototipo de código abierto, aunque varias funciones siguen siendo experimentales.
DeepSeek quiere agentes de IA que trabajen con mayor autonomía
DeepSeek ha presentado una propuesta técnica centrada en la autonomía de los agentes de inteligencia artificial.
La empresa china ya había reforzado su posición frente a Claude con los modelos DeepSeek V4 Pro. Ahora busca mejorar la forma en que estos sistemas realizan varias tareas al mismo tiempo.
El problema identificado por sus investigadores está relacionado con la atención humana.
Actualmente, una persona puede seguir entre tres y cinco sesiones activas de agentes de IA. Cuando aumenta ese número, resulta necesario cambiar constantemente de conversación, revisar resultados y proporcionar nuevas instrucciones.
DeepSeek propone otra organización.
Su arquitectura Super-agent utiliza un coordinador central denominado Router, encargado de recibir las solicitudes y distribuir el trabajo.
Las tareas pasan después a distintos agentes llamados Workers, que operan en sesiones separadas.
Cada uno puede avanzar sin interrumpir continuamente al usuario.
Por ejemplo, un desarrollador podría pedir a la IA que corrija un error, analice un archivo y revise una parte del código de una aplicación.
El Router distribuiría las tareas entre varios agentes. El usuario recibiría los resultados o las solicitudes de aprobación cuando fueran necesarios.
El objetivo consiste en reducir el tiempo dedicado a supervisar cada operación.
DeepSeek también ha publicado un prototipo de código abierto bajo licencia MIT.
Sin embargo, la empresa aclara que se trata de un proyecto de investigación y no de un producto comercial listo para su utilización.
La implementación publicada tampoco incluye todas las funciones descritas en la propuesta original.
Un sistema capaz de actuar sin recibir nuevas instrucciones
La propuesta introduce otra característica importante.
Los agentes no tendrían que esperar siempre a que una persona escribiera una nueva orden.
DeepSeek quiere que puedan reaccionar a determinados acontecimientos dentro de las herramientas utilizadas por los equipos de trabajo.
Un comentario en GitHub, un error detectado durante una prueba o un mensaje en una conversación profesional podría activar una tarea.
El Router analiza la información y decide si debe asignarla a uno de los agentes disponibles.
DeepSeek describe un ejemplo en el que un agente interno detecta un problema mencionado en una conversación colectiva.
Sin recibir una solicitud directa, el sistema investiga el origen del error y prepara una corrección.
La idea también permite mantener el contexto entre diferentes herramientas.
Una tarea iniciada en una conversación podría continuar posteriormente a través de comentarios en GitHub, sin obligar al usuario a repetir todas las instrucciones.
Los investigadores han presentado resultados preliminares de sus pruebas internas.
En una simulación, Super-agent completó la mitad de las solicitudes en 12,4 minutos o menos, frente a 20,4 minutos para una configuración tradicional basada en una sola sesión.
La prueba evaluaba principalmente la coordinación de las tareas, no la calidad del código producido.
Además, utilizar varios agentes simultáneamente implica consumir más recursos informáticos.
DeepSeek no es la única empresa interesada en este campo.
OpenAI y Anthropic también desarrollan herramientas capaces de ejecutar operaciones complejas mediante agentes.
En el ecosistema cripto, Binance ya ha abierto parte de sus servicios a los agentes de IA, aunque mediante una infraestructura diferente.
La automatización avanza, pero sus aplicaciones todavía requieren controles específicos.
La autonomía de los agentes plantea nuevos riesgos
Trabajar con menos supervisión no significa eliminar completamente la intervención humana.
DeepSeek mantiene mecanismos de autorización para determinar quién puede solicitar una tarea y qué operaciones puede realizar el sistema.
Su prototipo está orientado principalmente al desarrollo de software.
Los agentes pueden examinar repositorios, preparar modificaciones y generar solicitudes de integración de código.
Estas funciones también presentan riesgos.
Un archivo malicioso podría contener instrucciones diseñadas para engañar al agente. Un error de interpretación podría provocar cambios no deseados en un proyecto.
La situación se complica cuando varios agentes trabajan simultáneamente con acceso a herramientas externas.
Las empresas deben controlar especialmente los permisos, la información confidencial y las operaciones que requieren aprobación humana.
DeepSeek reconoce que su prototipo todavía puede contener errores.
Algunas funciones de coordinación y supervisión descritas en su propuesta siguen siendo objetivos de desarrollo.
Tampoco se ha anunciado una fecha para el lanzamiento comercial de Super-agent.
Para las organizaciones, las aplicaciones potenciales son numerosas.
Los equipos informáticos podrían utilizar sistemas similares para automatizar verificaciones, revisar código y responder más rápidamente a determinadas incidencias.
Los desarrolladores blockchain también podrían aprovechar estas arquitecturas para coordinar tareas de análisis y seguridad. Sin embargo, DeepSeek no ha anunciado ninguna integración específica con una red cripto.
La empresa busca que los agentes avancen durante más tiempo sin necesitar instrucciones constantes.
El resultado dependerá de la fiabilidad de sus decisiones y de los límites establecidos por los usuarios.
Los investigadores ya han advertido sobre los riesgos de seguridad que pueden afectar a los agentes autónomos de IA. DeepSeek propone una forma de trabajar más eficiente, pero todavía debe demostrar que puede mantener ese funcionamiento de manera segura en aplicaciones reales.
¡Maximiza tu experiencia en Cointribune con nuestro programa "Read to Earn"! Por cada artículo que leas, gana puntos y accede a recompensas exclusivas. Regístrate ahora y comienza a acumular beneficios.
Enseignante et ingénieure IT, Lydie découvre le Bitcoin en 2022 et plonge dans l’univers des cryptomonnaies. Elle vulgarise des sujets complexes, décrypte les enjeux du Web3 et défend une vision d’un futur numérique ouvert, inclusif et décentralisé.
Las ideas y opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor y no deben tomarse como consejo de inversión. Haz tu propia investigación antes de tomar cualquier decisión de inversión.