Google PAIR Explorables

Google PAIR: Razonamiento agentivo y revisión visual de ética 2026

A partir de enero de 2026, Google PAIR (People + AI Research) Explorables ha pivotado para abordar la era de la IA agentiva. La arquitectura funciona como una capa de orquestación pedagógica, aprovechando WebGPU para ejecutar instancias locales de modelos (Gemini Nano) con el fin de visualizar en tiempo real la planificación autónoma y la lógica de llamada a herramientas [Documentado]. Este enfoque de 'sandbox' permite a los investigadores experimentar con la computación basada en intenciones, observando cómo pequeños cambios en los objetivos definidos por humanos pueden conducir a variaciones significativas en los resultados agentivos [Documentado].

Marco de orquestación e interacción agentiva

El sistema utiliza una arquitectura frontend modular para visualizar la 'Cadena de Pensamiento' (CoT) en agentes multimodales. Abstrae la complejidad del protocolo Agent2Agent (A2A) en flujos visuales interactivos [Documentado].

• Exploración de deriva de objetivos: Entrada: Intención de alto nivel (ej. 'Optimizar la cadena de suministro') → Proceso: Visualiza la descomposición de subtareas del agente y posibles rutas de 'recompensa hacking' → Salida: Mapeo en tiempo real de riesgos de alineación y activación de barreras de seguridad [Documentado].
• Equidad causal para agentes: Demuestra cómo los agentes autónomos podrían perpetuar involuntariamente sesgos mediante la selección automática de herramientas y la recuperación de datos [Documentado].

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Implementación y rendimiento (throughput) web

Con el lanzamiento en 2026 de Explorables acelerados por WebGPU, la plataforma gestiona actualizaciones visuales de alta concurrencia sin cómputo del lado del servidor. La mayoría de los módulos son 'Nativos de Almacén' en su representación de datos, utilizando almacenamiento efímero del navegador para garantizar la privacidad [Inferencia].

Arquitectura de seguridad y privacidad

La arquitectura garantiza Privacidad de Confianza Cero. Dado que el razonamiento y la inferencia ocurren del lado del cliente, los datos sensibles de prompts permanecen dentro del contexto del navegador del usuario. Sin embargo, la telemetría exacta utilizada para los 'Global Usage Insights' en el backend de Google Research no está completamente especificada [Desconocido].

Guía de evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características:

• Aceleración por hardware: Asegurar que las máquinas cliente dispongan de controladores compatibles con WebGPU para evitar la degradación a renderizado solo por CPU, lo que afecta a las visualizaciones de lógica agentiva [Documentado].
• Fidelidad educativa: Validar que los modelos agentivos simplificados en Explorables reflejen con precisión los protocolos específicos de Gestión de Identidad y Acceso de Agentes (AIAM) de la organización [Inferencia].
• Persistencia de estado: Verificar que los estados de sesión locales no conserven información personal identificable (PII) tras recargas del navegador al utilizar escenarios de entrada personalizados [Desconocido].