Los VLA son todavía muy nuevos y a mucha gente le resulta difícil entender la diferencia entre los VLA y los LLM. Aquí hay una inmersión profunda en cómo estos sistemas de IA difieren en razonamiento, detección y acción. Parte 1. Analicemos las distinciones clave y cómo los agentes de IA envueltos alrededor de un LLM difieren de los agentes operadores que usan modelos VLA: 1. Sentido: Cómo perciben el mundo Agente (LLM): Procesa texto o datos estructurados, por ejemplo, JSON, API y, a veces, imágenes. Es como un cerebro que trabaja con entradas limpias y abstractas. Piense en leer un manual o analizar una hoja de cálculo. Ideal para entornos estructurados, pero limitado por lo que se le proporciona. Operador (VLA): ve píxeles sin procesar en tiempo real de las cámaras, además de datos del sensor (por ejemplo, tacto, posición) y propiocepción (autoconciencia del movimiento). Es como navegar por el mundo con ojos y sentidos, prosperando en entornos dinámicos y desordenados como interfaces de usuario o espacios físicos. 2. Actuar: cómo interactúan Agente: Actúa llamando a funciones, herramientas o API. Imagínelo como un gerente que envía instrucciones precisas como "reservar un vuelo a través de la API de Expedia". Es deliberado, pero se basa en herramientas prediseñadas e interfaces claras. Operador: Ejecuta acciones continuas de bajo nivel, como mover el cursor del mouse, escribir o controlar las articulaciones del robot. Es como un trabajador calificado que manipula directamente el entorno, ideal para tareas que requieren precisión en tiempo real. 3. Control: cómo toman decisiones Agente: Sigue un bucle lento y reflexivo: planificar, llamar a una herramienta, evaluar el resultado, repetir. Está vinculado a tokens (limitado por el procesamiento de texto) y a la red (esperando respuestas de API). Esto lo hace metódico pero lento para las tareas en tiempo real. Operador: Opera, tomando decisiones paso a paso en un estrecho ciclo de retroalimentación. Piense en ello como un jugador que reacciona instantáneamente a lo que está en la pantalla. Esta velocidad permite la interacción de fluidos, pero exige un procesamiento robusto en tiempo real. 4. Datos para aprender: qué alimenta su entrenamiento Agente: Entrenado en vastos corpus de texto, instrucciones, documentación o conjuntos de datos RAG (Retrieval-Augmented Generation). Aprende de libros, código o preguntas frecuentes, sobresaliendo en el razonamiento sobre el conocimiento estructurado. Operador: Aprende de demostraciones (por ejemplo, videos de humanos realizando tareas), registros de teleoperación o señales de recompensa. Es como aprender observando y practicando, perfecto para tareas donde las instrucciones explícitas son escasas. 5. Modos de falla: dónde se rompen Agente: Propenso a la alucinación (inventar respuestas) o planes frágiles a largo plazo que se desmoronan si falla un paso. Es como un estratega que piensa demasiado o malinterpreta la situación. Operador: se enfrenta a un cambio de covariable (cuando los datos de entrenamiento no coinciden con las condiciones del mundo real) o a errores compuestos en el control (pequeños errores que se convierten en una bola de nieve). Es como un conductor que pierde el control en una carretera desconocida. 6. Infra: la tecnología detrás de ellos Agente: se basa en un prompt/router para decidir a qué herramientas llamar, un registro de herramientas para las funciones disponibles y memoria/RAG para el contexto. Es una configuración modular, como un centro de comando que orquesta tareas. Operador: necesita canalizaciones de ingesta de vídeo, un servidor de acciones para el control en tiempo real, un escudo de seguridad para evitar acciones dañinas y un búfer de reproducción para almacenar experiencias. Es un sistema de alto rendimiento diseñado para entornos dinámicos. 7. Donde brilla cada uno: sus puntos dulces Agente: Domina los flujos de trabajo con API limpias (por ejemplo, automatización de procesos comerciales), razonamiento sobre documentos (por ejemplo, resumen de informes) o generación de código. Es su opción para tareas estructuradas y de alto nivel. Operador: Sobresale en entornos desordenados y sin API, como navegar por interfaces de usuario torpes, controlar robots o abordar tareas similares a las de un juego. Si implica interacción en tiempo real con sistemas impredecibles, VLA es el rey. 8. Modelo mental: planificador + hacedor Piense en el agente de LLM como el planificador: divide tareas complejas en objetivos claros y lógicos. El operador VLA es el hacedor, ejecutando esos objetivos interactuando directamente con píxeles o sistemas físicos. Un verificador (otro sistema o agente) monitorea los resultados para garantizar el éxito. $CODEC

Codecflow Optr ofrece un enfoque unificado para crear agentes que ven, razonan y actúan en entornos digitales y físicos. Ya sea automatizando flujos de trabajo de escritorio, controlando brazos robóticos o probando en simulación, utiliza el mismo modelo mental y primitivas.

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