En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en un aliado fundamental para automatizar tareas repetitivas y potenciar las capacidades humanas. Los agentes de IA generativa son diseñados para interactuar con su entorno, logrando objetivos específicos gracias a la organización de flujos de trabajo multietapa que se adaptan en tiempo real. Esto no solo aumenta la productividad y reduce errores, sino que también ofrece experiencias más personalizadas.
Amazon ha presentado un avance significativo en este campo con el lanzamiento de los agentes de Amazon Bedrock. Esta solución facilita el desarrollo de aplicaciones de IA al ofrecer un sistema completamente gestionado que se basa en modelos fundamentales y herramientas de aumento para ejecutar tareas de manera autónoma mediante flujos de trabajo orquestados. La estrategia de orquestación predeterminada, conocida como ReAct, permite a los usuarios construir y desplegar soluciones de agentes de manera rápida, aunque puede generar latencias cuando se involucran múltiples herramientas.
Para optimizar el control de la orquestación, Amazon Bedrock introduce la función de orquestador personalizado, que permite a las organizaciones ajustar el comportamiento de los agentes a sus necesidades operativas específicas. Implementado como una función de AWS Lambda, este orquestador ofrece un mayor control sobre la planificación y verificación de tareas, permitiendo definir estrategias alineadas con las demandas específicas de cada caso de uso. Esto no solo incrementa la precisión y adaptabilidad de los agentes, sino que también mejora su eficiencia.
El orquestador personalizado es especialmente útil en escenarios que requieren respuestas rápidas y procesamiento simultáneo de acciones, lo cual no es tan eficiente con el método ReAct debido a su estructura secuencial. A través de interacciones basadas en contratos, el orquestador gestiona dinámicamente las decisiones y adapta los flujos de trabajo, asegurando un control preciso sobre las interacciones del agente con diversas herramientas y fuentes de conocimiento.
Un ejemplo revelador de la flexibilidad del orquestador personalizado es la comparación entre las estrategias ReAct y ReWoo. Mientras que ReAct permite un ajuste continuo basado en la reevaluación de decisiones, ReWoo optimiza el rendimiento al generar un plan de tareas completo desde el inicio, ejecutándolo sin revisar las salidas intermedias. Esto reduce significativamente las llamadas al modelo y, por ende, los tiempos de respuesta en consultas que requieren interacción con múltiples herramientas.
El desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA con Amazon Bedrock se han simplificado enormemente, proporcionando a las organizaciones la capacidad de crear flujos de trabajo personalizados que optimizan tanto el rendimiento como la precisión de las soluciones. Con estas capacidades, Amazon Bedrock Agents se posiciona como una herramienta innovadora para liberar el potencial de la IA generativa en diversas industrias.
vía: AWS machine learning blog
