Algoritmos Cognitivos en GenAI: Qué Funciona en 2025

Inteligencia Artificial (IA)

Introducción
Cuando hablamos de algoritmos cognitivos en GenAI, nos referimos a las estrategias de inferencia que permiten a los modelos ir más allá del “autocomplete” y actuar como solucionadores de problemas: descomposición de tareas, planificación, uso de herramientas, memoria y razonamiento colaborativo. En 2024–2025 se consolidan al menos cinco familias clave (razonamiento deliberado, búsqueda estructurada, acción con herramientas, planificación robótica, memoria) más una tendencia emergente: entrenamiento centrado en razonamiento. Este blog explora las evidencias académicas recientes, casos de uso y recomendaciones prácticas.

1) Razonamiento deliberado y descomposición

  • Los enfoques base siguen siendo Chain-of-Thought (CoT) y sus extensiones. CoT enseña al modelo a pensar paso a paso.
  • Self-Consistency mejora CoT al generar múltiples cadenas de razonamiento y consolidar la respuesta mayoritaria, aumentando la robustez en tareas matemáticas y lógicas.
  • Least-to-Most (LtM) descompone problemas complejos en subproblemas secuenciales. Ha demostrado mejor generalización frente a CoT puro en tareas compuestas.
  • Si estás comenzando con un nuevo dominio, estos métodos (CoT + Self-Consistency + LtM) son tu base cognitiva confiable.

2) Búsqueda estructurada sobre pensamientos (ToT / GoT / MCTS)

  • Para espacios muy grandes de posibilidades, la linealidad de CoT no basta. Entra Tree-of-Thoughts (ToT): se exploran múltiples rutas de pensamiento con retrocesos (backtracking) y look-ahead. Fue capaz de pasar de ~4 % a ~74 % en el Game-of-24 frente a CoT.
  • Graph-of-Thoughts (GoT) extiende esta idea permitiendo estructuras de grafo de nodos de pensamiento conectados arbitrariamente, logrando mejoras de calidad en problemas como ordenamiento de conjuntos.
  • Métodos basados en MCTS (Monte Carlo Tree Search), integrados con heurísticas de valor, reflexión y poda, han conseguido resultados de punta (state-of-the-art) en código, matemática y navegación web.
  • Estas técnicas permiten explorar ramas alternativas, retroceder cuando sea necesario y elegir rutas con mejor potencial — ideales para tareas complicadas o con decisiones múltiples.

3) Razonamiento + Acción + Herramientas (ReAct, MRKL, Toolformer, WebGPT)

  • ReAct intercala razonamientos del modelo con acciones (por ejemplo, llamadas a APIs, búsquedas web, llamadas a herramientas). Esto ayuda a “anclar” partes del razonamiento al mundo real y reduce alucinaciones en tareas interactivas.
  • MRKL es un diseño clásico neuro-simbólico donde subproblemas se envían a herramientas externas (bases de conocimiento, razonadores discretos) y se integran con las capacidades del model.
  • Toolformer muestra que los modelos pueden aprender a usar herramientas solos (búsqueda web, calculadora, API de traducción) con pocos ejemplos – mejorando su utilidad fuera de caja.
  • WebGPT integró navegación web supervisada + RLHF para responder preguntas largas con fuentes verificadas, útil cuando la respuesta requiere evidencia externa.

Estos enfoques combinan lo mejor del razonamiento del modelo con acceso a herramientas externas para ofrecer respuestas más confiables y aplicables.

4) Programación asistida & razonamiento neuro-simbólico (PAL, PoT)

  • PAL (Program-Aided Language models) permite que el modelo genere código (por ejemplo Python) para resolver partes críticas del problema (cálculo, lógica) con exactitud. Esto reduce errores del razonamiento completamente verbal.
  • Program-of-Thoughts (PoT) combina representaciones en lenguaje y en código, permitiendo al modelo alternar entre razonamiento conceptual y ejecución simbólica.
  • En la práctica: si puedes decir “explica → código → ejecutar → verificar”, PAL proporciona puntos deterministas dentro de un pipeline estocástico, mejorando robustez.

5) Planificación para robótica: grounding, PDDL y razonamiento en bucle cerrado

  • En tareas físicas, necesitas conectar símbolos con el mundo real:
    • SayCan usa modelos de lenguaje para priorizar habilidades y un value function aprendido para decidir lo que es factible en el contexto actual. Esto redujo errores frente a modelos sin este enfoque en robots de Google.
    • Inner Monologue introduce retroalimentación sensorial continua al modelo en tareas largas (por ejemplo, manipulación en cocinas, ensamblado).
    • LLM+P convierte descripciones a PDDL (un lenguaje clásico de planificación), invoca un planificador simbólico y luego traduce el plan de vuelta a lenguaje natural para ejecución — útil cuando deseas garantías de optimalidad.
  • Estos métodos se pueden combinar: usar PDDL para garantizar la corrección global y SayCan / Inner Monologue para adaptarse en tiempo real a imprevistos.

6) Memoria & conocimiento: memorias episódicas, semánticas y RAG de largo contexto

  • MemGPT propone memoria multinivel e “interrupciones” para que un agente administre memoria episódica, de trabajo y de largo plazo dentro de los límites del modelo.
  • LongRAG ajusta el balance entre el retriever y el lector cuando se trabaja con textos de megacorpus o wikis completas, mejorando la recuperación en QA complejos.
  • En 2025, propuestas emergentes consideran que la memoria episódica es el elemento faltante para agentes de largo aliento — AriGraph es un modelo que fusiona memoria semántica + episódica en un grafo aprendido para mejorar planificación y justificación de respuestas.

Si tu agente necesita recordar eventos pasados (semanas, meses) y fundamentar decisiones, combina memoria episódica con LongRAG y adjunta fragmentos justificativos en la respuesta final.

7) Reflexión, debate y supervisión multiagente

  • Reflexion introduce retroalimentación verbal del propio modelo (autocrítica) y memoria episódica para mejorar en la siguiente ejecución; ha mostrado mejoras en tareas de codificación y secuenciales, sin necesidad de reentrenamiento.
  • El enfoque de debate entre agentes ayuda a encontrar respuestas más confiables en contextos complejos o con sesgos: dos agentes “discuten” y un tercero juzga. Estudios recientes (2025) muestran que los modelos pueden ser persuasivos — lo que introduce riesgos de seguridad, pero también utilidad cuando se regula con jueces entrenados.
  • Para decisiones críticas, combina Reflexion con métodos de búsqueda como ToT/LATS y usa un agente verificador en modo debate antes de ejecutar acciones.

8) Entrenamiento centrado en razonamiento (o1 / R1) y cómputo en tiempo de prueba

  • La serie o1 de OpenAI entrena modelos para “pensar antes de responder” mediante RL a gran escala, con mejoras notables en razonamiento.
  • En 2025, modelos del estilo DeepSeek-R1 han replicado resultados competitivos con menos recursos, usando estrategias de RL por etapas.
  • Para construir agentes, el principio clave es: deja que tu módulo cognitivo use computación extra en momentos clave del razonamiento (búsqueda, múltiples borradores, reflexión) y registra las etapas intermedias para auditoría y evaluación.

Ejemplo ilustrativo: Inspección autónoma de drones con algoritmos cognitivos

Imagina que diseñas un sistema que gestiona una flotilla de drones para inspección de infraestructura:

  1. LLM+P: transforma “inspeccionar torre eléctrica 1 y 2” a un problema PDDL y produce plan óptimo (orden de visita, tiempos).
  2. SayCan / Inner Monologue: adapta ese plan a las condiciones reales (viento, batería, sensores).
  3. ReAct + PAL: cuando necesite calcular consumo o revisar regulaciones, ejecuta código o APIs externas.
  4. ToT / LATS: si una ruta falla o surge un evento (avalancha, clima), explora rutas alternativas.
  5. MemGPT: registra incidentes, decisiones pasadas y las usa para recomendaciones futuras.
  6. LongRAG: recupera manuales técnicos o normativas aplicables para cada torre.
  7. Reflexion / debate-verificación: antes de acciones arriesgadas (por ejemplo, acercarse a cables), el agente reflexiona o debate con otro agente para minimizar error.

Esta arquitectura conjunta refleja cómo los avances más recientes combinan lo simbólico, lo aprendido y lo exploratorio dentro de agentes robustos y confiables.

Conclusión

Los algoritmos cognitivos son la clave para transformar modelos de “respuesta” a sistemas de “acción inteligente”. En 2025, ya no basta con un buen prompt: necesitas integrar razonamiento (CoT, LtM), búsqueda estructurada (ToT/GoT), acción con herramientas (ReAct/MRKL), planificación física (SayCan, PDDL), memoria prolongada (MemGPT, LongRAG) y autoverificación (Reflexion / debate).

Construir agentes útiles hoy implica tejer estos patrones en conjunto, no elegir uno solo. Si estás desarrollando un agente para robótica, finanzas, producción de contenido o automatización general, esos son —y seguirán siendo los próximos años— los pilares sobre los cuales puedes innovar.

📚 Referencias “Algoritmos Cognitivos en GenAI”

🔹 1. Razonamiento deliberado y descomposición

  1. Wei, J., et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903.
  2. Wang, X., et al. (2022). Self-Consistency Improves Chain-of-Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2203.11171.
  3. Zhou, D., et al. (2023). Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models. arXiv:2305.10601.

🔹 2. Búsqueda estructurada (ToT / GoT / MCTS)

  1. Yao, S., et al. (2023). Tree-of-Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601.
  2. Besta, M., et al. (2024). Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models. AAAI 2024.
  3. Xie, Y., et al. (2024). LATS: Look-Ahead Tree Search for Reasoning with Language Models. arXiv:2402.07600.
  4. Zhou, W., et al. (2024). Monte Carlo Tree Search for LLM Reasoning. arXiv:2403.09338.

🔹 3. Acción y herramientas (ReAct / MRKL / Toolformer / WebGPT)

  1. Yao, S., et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629.
  2. Karpas, E., et al. (2022). MRKL Systems: Modular Reasoning, Knowledge and Language. AI21 Labs Technical Report.
  3. Schick, T., et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. arXiv:2302.04761.
  4. Nakano, R., et al. (2021). WebGPT: Browser-Assisted Question Answering with Human Feedback. arXiv:2112.09332.

🔹 4. Razonamiento neuro-simbólico y programación asistida

  1. Gao, L., et al. (2023). PAL: Program-Aided Language Models. arXiv:2211.10435.
  2. Chen, W., et al. (2023). Program-of-Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning. arXiv:2305.17384.

🔹 5. Planificación y robótica

  1. Ahn, M., et al. (2022). Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances (SayCan). arXiv:2204.01691.
  2. Huang, W., et al. (2022). Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning and Reflection. arXiv:2207.05608.
  3. Silver, T., et al. (2023). LLM+P: Large Language Models as PDDL Planners. arXiv:2306.01623.
  4. Li, Y., et al. (2025). L3M+P: Lifelong Large Language Model Planning with PDDL Integration. arXiv:2501.06209.

🔹 6. Memoria y recuperación (RAG / LongRAG / MemGPT)

  1. Wu, J., et al. (2023). MemGPT: Towards LLMs with Long-Term Memory. arXiv:2310.08560.
  2. Zhang, Z., et al. (2024). LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation for Long Documents. arXiv:2403.07486.
  3. Chen, Z., et al. (2025). Episodic Memory Is All You Need: A Roadmap for Long-Term Agents. arXiv:2505.03101.
  4. Park, K., et al. (2024). AriGraph: Neural Integration of Episodic and Semantic Memory for AI Agents. arXiv:2409.11891.

🔹 7. Reflexión, debate y supervisión multiagente

  1. Shinn, N., et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
  2. Liang, P., et al. (2024). Multi-Agent Debate Improves Reasoning in LLMs. arXiv:2402.04029.
  3. Huang, K., et al. (2025). Evaluating Persuasiveness and Reliability in AI Debates. arXiv:2507.03847.

🔹 8. Entrenamiento centrado en razonamiento (o1 / R1 / DeepSeek)

  1. OpenAI (2024). Introducing the o1 Reasoning Models. openai.com/research
  2. DeepSeek AI (2025). DeepSeek-R1: Reinforcement Learning for Open Reasoning Models. arXiv:2508.01101.
  3. Anthropic (2024). Scaling Test-Time Compute with Reasoning. arXiv:2405.14539.

🔹 9. Ejemplos de integración aplicada (robótica cognitiva y agentes)

  1. Gao, X., et al. (2025). Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey. arXiv:2502.03814.
  2. Yu, Y., et al. (2025). CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously with Foundation Models. arXiv:2509.14380.
  3. Wang, H., et al. (2025). LAMARL: LLM-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning. arXiv:2506.01538.

🔹 10. Frameworks y documentación técnica

  1. LangChain (2025). LangChain Framework Documentation. docs.langchain.com
  2. OpenAI (2025). OpenAI Agents SDK and AgentKit Documentation. platform.openai.com/docs/agents
  3. Google DeepMind (2024). Tree-of-Thoughts and System 2 Reasoning Papers. deepmind.google

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