IT之家 25 de octubre: En la conferencia China Computing 2026 del 22 de octubre, Jiang Guanjun, responsable de los algoritmos de IA en el departamento Qianwen de Alibaba, compartió el proceso técnico de creación de un agente inteligente personal mediante Qianwen. Según él, en la etapa de un verdadero agente inteligente personal, se debe generar valor adicional y ofrecer servicios activos personalizados; el modelo, la memoria y la ecología son los tres elementos que construyen esta capacidad central.
Jiang Guanjun divide el desarrollo de las aplicaciones de IA en tres etapas: diálogo, agente y asistente. En la actualidad, las aplicaciones de IA se están acelerando hacia la etapa de asistente. Basándose en la entrega de tareas específicas, comienzan a combinar experiencia profesional y contexto personal para planificar y ejecutar de forma autónoma en torno a los objetivos del usuario, y además identifican necesidades que el usuario no ha notado o que ha pasado por alto.
Dijo que el límite teórico para que los agentes de inteligencia artificial personales resuelvan problemas diarios, de estudio y de vida es cercano al 100 %, y que la clave para liberar este potencial radica en hacer que las capacidades del sistema coincidan mejor con los caminos para resolver problemas, a través de una colaboración eficiente entre modelos, memoria y capacidades ecológicas, para encontrar el método óptimo para cada problema.
En el nivel del modelo, Qianwen da mayor importancia a la estabilidad en la ejecución de tareas. Para ello, Qianwen ha establecido una perspectiva de necesidades de usuarios que abarca más de 30 industrias clave, ha organizado más de 8000 requisitos de capacidades de modelos atómicos y ha involucrado a expertos del sector en la evaluación y optimización del modelo, lo que permite mejorar constantemente la capacidad del modelo para comprender las necesidades reales de los usuarios y completar tareas complejas.
En el nivel de memoria, Jiang Guanjun señaló que los agentes de inteligencia artificial personales deben comprender a los usuarios a largo plazo, identificar las conexiones entre la información histórica y las necesidades actuales, y evitar el ruido y el costo de razonamiento que provienen de la acumulación simple de diálogos. Por ejemplo, la IA puede combinar la información sobre las pensiones mencionadas en los diálogos históricos de los ancianos, para ofrecer recomendaciones más adecuadas para los problemas de empleo de sus hijos, teniendo en cuenta la situación familiar.
En el nivel ecológico, Jiang Guanjun cree que, con el desarrollo continuo de la capacidad del modelo y de la tecnología Harness, la capacidad de conexión y colaboración ecológica se convertirá en un factor clave para el desarrollo de los agentes de inteligencia artificial personales. Qianwen está construyendo un sistema de servicio abierto centrado en el modelo, que integra conocimientos especializados, herramientas, habilidades industriales y agentes de terceros, conectando servicios como comercio electrónico y vida local, así como capacidades profesionales en campos como la medicina y la educación, para mejorar el rendimiento en tareas complejas de la realidad.
Jiang Guanjun indicó que la sinergia de los tres elementos mencionados apunta finalmente hacia un servicio proactivo, es decir: “La memoria proporciona el contexto personal; el modelo combina conocimientos especializados para identificar necesidades potenciales y planificar acciones; la ecología brinda soporte para la ejecución”. De esta manera, los usuarios no necesitan programar, solo tienen que expresar sus necesidades, y pueden crear fácilmente aplicaciones para situaciones como la vida cotidiana, el trabajo y el estudio.