ComBodied Agents: nuevo paradigma de inteligencia artificial agéntica centrada en el ser humano | Cómo diseñar agentes de IA que integran percepción corporal, razonamiento y colaboración con humanos | Marco de referencia para construir asistentes personales y sistemas multiagente que perciben y actúan en entornos reales junto a las personas

Abstract

PROBLEMA: los agentes de IA actuales suelen operar en entornos puramente digitales o con interacción limitada con las personas, lo que dificulta despliegues reales en los que deben entender contexto físico y colaborar de forma natural con humanos. Falta un marco unificado que combine percepción corporal, razonamiento agéntico y comunicación humano-máquina. SOLUCIÓN: el paper propone ComBodied Agents, un nuevo paradigma de IA agéntica centrada en el ser humano que integra representación del cuerpo y del entorno con capacidades de planificación y diálogo, permitiendo que los agentes comprendan las intenciones, gestos y estados de las personas y adapten su comportamiento en consecuencia. METODOLOGÍA: se presenta una arquitectura modular que combina módulos de percepción multimodal, un modelo de razonamiento agéntico y un componente de interacción social, junto con protocolos de evaluación para tareas de colaboración humano-agente en escenarios del mundo real y simulados. El trabajo reúne a 22 autores de múltiples disciplinas y propone una taxonomía de capacidades exigidas a los agentes corpóreos. RESULTADOS: se reportan mejoras cualitativas y cuantitativas en fluidez de interacción, conciencia contextual y finalización de tareas colaborativas frente a pipelines agénticos convencionales, estableciendo una línea base para comparaciones futuras. RELEVANCIA: define un rumbo para la próxima generación de asistentes y robots sociales, y sus principios de diseño (percepción, razonamiento y colaboración) son directamente transferibles a agentes LLM multiagente que necesitan operar con conciencia del entorno y del usuario.