Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han establecido nuevas expectativas en la interacción humano-computadora, permitiendo a los usuarios comunicarse con sus aplicaciones mediante el lenguaje natural. Sin embargo, en aplicaciones del mundo real, se requiere gestionar flujos de trabajo complejos, conectarse a datos externos y coordinar múltiples capacidades de inteligencia artificial. Por ejemplo, la posibilidad de programar una cita médica donde un agente de inteligencia artificial revisa tu calendario, accede al sistema del proveedor, verifica el seguro y confirma todo en una sola acción puede transformar completamente la experiencia del usuario.
Los agentes de LLM funcionan como sistemas de toma de decisiones que controlan el flujo de las aplicaciones. No obstante, enfrentan varios desafíos operativos al escalar y desarrollarse. Entre las principales dificultades se incluyen la ineficiencia en la selección de herramientas, limitaciones en la gestión del contexto y la necesidad de especialización en áreas diversas como planificación, investigación y análisis. La solución a estos problemas radica en implementar una arquitectura de múltiples agentes, que divide el sistema principal en agentes más pequeños y especializados que operan de manera independiente. Esta aproximación modular no solo mejora la gestión del sistema, sino que también permite una mejor escalabilidad de las aplicaciones basadas en LLM, manteniendo la eficiencia funcional a través de componentes especializados.
AWS ha presentado una capacidad de colaboración entre múltiples agentes dentro de Amazon Bedrock, permitiendo a los desarrolladores construir, implementar y gestionar varios agentes de inteligencia artificial que trabajan juntos en tareas complejas. Este nuevo enfoque mejora las tasas de éxito en las tareas, la precisión y la productividad, especialmente en procesos que requieren múltiples pasos.
En un sistema de un solo agente, la planificación implica que el agente de LLM rompa las tareas en secuencias menores, mientras que un sistema de múltiples agentes necesita gestionar flujos de trabajo que distribuyan las tareas entre ellos. A diferencia de los entornos de un solo agente, los sistemas de múltiples agentes requieren un mecanismo de coordinación donde cada agente debe alinearse con los demás mientras contribuye al objetivo general. Esto introduce desafíos únicos en la gestión de dependencias inter-agentes y en la asignación de recursos, lo que exige marcos robustos que mantengan la coherencia en todo el sistema mientras se optimiza el rendimiento.
La gestión de la memoria en los sistemas de inteligencia artificial también varía entre arquitecturas de un solo agente y de múltiples agentes. Los sistemas con un solo agente utilizan una estructura de tres niveles: memoria conversacional a corto plazo, almacenamiento histórico a largo plazo y fuentes de datos externas. Por su parte, los sistemas de múltiples agentes requieren marcos más avanzados para gestionar datos contextuales y sincronizar historiales de interacción a través de los agentes.
LangGraph, parte de LangChain, orquesta flujos de trabajo entre agentes mediante una arquitectura basada en gráficos, capaz de manejar procesos complejos y mantener el contexto a través de las interacciones entre agentes. LangGraph Studio, un entorno de desarrollo integrado, potencia la creación de aplicaciones multi-agente con herramientas de visualización, monitorización y depuración en tiempo real.
Este marco implementa máquinas de estado y gráficos dirigidos para la orquestación multi-agente, proporcionando control detallado tanto sobre el flujo como sobre el estado de las aplicaciones de los agentes. La arquitectura incluye aspectos como gestión de memoria y la capacidad de incorporar la intervención humana en procesos críticos.
Por último, el artículo detalla un ejemplo que ilustra cómo se coordina un agente supervisor con varios agentes especializados para formar un asistente de viaje, gestionando tareas que van desde recomendar un destino hasta la búsqueda de vuelos y hoteles. Esta integración de frameworks de múltiples agentes establece una base sólida para el desarrollo de sistemas sofisticados de inteligencia artificial, lo que promete optimizar tanto la experiencia del usuario como la efectividad operativa de las aplicaciones.
vía: AWS machine learning blog
