Desarrollar agentes de inteligencia artificial generativa que puedan abordar tareas del mundo real es un proceso complejo. La creación de aplicaciones de agentes de grado de producción requiere la integración de estos agentes con herramientas adicionales, como interfaces de usuario, marcos de evaluación y mecanismos de mejora continua. Los desarrolladores a menudo se encuentran lidiando con comportamientos impredecibles, flujos de trabajo intrincados y una red de interacciones complejas. La fase de experimentación para los agentes es particularmente desafiante, a menudo tediosa y propensa a errores. Sin mecanismos de seguimiento robustos, los desarrolladores enfrentan tareas difíciles como identificar cuellos de botella, entender el razonamiento del agente, asegurar una coordinación fluida entre múltiples herramientas y optimizar el rendimiento. Estos desafíos convierten el proceso de creación de agentes de inteligencia artificial efectivos y fiables en una tarea formidable que requiere soluciones innovadoras para agilizar el desarrollo y mejorar la confiabilidad general del sistema.
En este contexto, Amazon SageMaker AI con MLflow ofrece una solución potente para optimizar la experimentación de agentes de inteligencia artificial generativa. Utilizando el popular marco de agentes de código abierto LangChain llamado LangGraph, se puede construir un agente y habilitar un rastreo y evaluación detallados de los agentes generativos de LangGraph. SageMaker AI con MLflow ayuda a los desarrolladores y a los profesionales del aprendizaje automático a experimentar de manera eficiente, evaluar el rendimiento de los agentes y optimizar sus aplicaciones para la preparación de producción. Además, se pueden introducir métricas de evaluación avanzadas con la Evaluación Aumentada por Recuperación (RAGAS) para ilustrar la personalización de MLflow al realizar un seguimiento de métricas personalizadas y de terceros.
Una funcionalidad crucial para la experimentación es la capacidad de observar, registrar y analizar la trayectoria de ejecución interna de un agente al procesar una solicitud. Esto es esencial para localizar errores, evaluar procesos de toma de decisiones y mejorar la confiabilidad del sistema en general. El rastreo de flujos de trabajo no solo ayuda en la depuración, sino que también asegura que los agentes funcionen de manera consistente a través de diversos escenarios.
La evolución de SageMaker AI con MLflow como una plataforma unificada para el aprendizaje automático tradicional y el desarrollo de agentes de inteligencia artificial generativa permite abordar estos desafíos. SageMaker AI proporciona herramientas para el seguimiento eficiente de experimentos, el registro de modelos, el despliegue y la comparación de métricas con capacidades de visualización integradas, lo que facilita aún más la experimentación y evaluación de agentes.
En resumen, la combinación de LangChain, Amazon SageMaker AI y MLflow establece un flujo de trabajo poderoso para desarrollar, evaluar y desplegar agentes de inteligencia artificial generativa sofisticados. A medida que el campo de la inteligencia artificial continúa avanzando, herramientas como estas serán esenciales para gestionar la creciente complejidad de los agentes generativos y asegurar su efectividad.
vía: AWS machine learning blog
