Un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial se está gestando con la implementación de agentes que integran modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en aplicaciones del mundo real. Estos sistemas autónomos están comenzando a definirse como la base sobre la cual se construirá la adopción de la inteligencia artificial en diversas industrias, marcando una era nueva de colaboración entre humanos y máquinas para resolver problemas complejos.
A través del uso de LLMs y la combinación de herramientas especializadas y APIs, estos agentes son capaces de abordar tareas complejas que antes no podían ser gestionadas por los sistemas de inteligencia artificial tradicionales. Un ejemplo de esto es el Sistema de Información Ciudadano de Múltiples Agentes, que demuestra el potencial de arquitecturas basadas en agentes para crear aplicaciones de inteligencia artificial sofisticadas, adaptables y altamente capaces.
De cara al futuro, se prevé que los agentes jugarán un papel crucial en la mejora de la toma de decisiones mediante una información más contextualizada, la automatización de flujos de trabajo complejos que abarcan desde el servicio al cliente hasta la investigación científica, y la facilitación de interacciones más naturales e intuitivas entre humanos y máquinas. Además, contribuirán a la generación de nuevas ideas al reunir diversas fuentes de datos y conocimientos especializados y abordarán preocupaciones éticas al ofrecer sistemas de inteligencia artificial más transparentes y explicables.
La construcción y el despliegue de sistemas de múltiples agentes, como el mencionado anteriormente, representan un paso esencial para desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial generativa. A medida que estos sistemas evolucionan, están preparados para transformar industrias, expandir posibilidades y abrir nuevas puertas para la inteligencia artificial.
El sistema en cuestión utiliza LangGraph y los modelos de Mistral en Amazon Bedrock, creando un potente sistema de múltiples agentes capaz de gestionar flujos de trabajo sofisticados a través de la resolución colaborativa de problemas. Este sistema tiene la capacidad de ofrecer detalles exhaustivos sobre eventos, clima, actividades y recomendaciones para una ciudad específica, ilustrando así cómo se pueden construir y desplegar aplicaciones multi-agente en Amazon Web Services (AWS) para abordar desafíos del mundo real.
Un componente clave de esta solución es LangGraph, que permite gestionar el flujo de información entre los agentes de manera ordenada, gracias a su soporte incorporado para la gestión del estado y la creación de puntos de control. Esta arquitectura modular no solo facilita la adición de agentes enfocados en tareas específicas, sino que también mejora la eficiencia del sistema en su conjunto al permitir un manejo flexible y seguro de datos sensibles.
El Sistema de Información Ciudadano de Múltiples Agentes demuestra cómo estos sistemas pueden operar con distintos niveles de información, adaptándose a la disponibilidad de datos en tiempo real. En este contexto, los agentes integran funciones especializadas que recogen, procesan y sintetizan la información de diversas fuentes, logrando así entregar información útil a los usuarios de manera dinámica y en tiempo real. La colaboración entre agentes es orquestada de manera eficiente, permitiendo que la inteligencia artificial se integre de forma más fluida en la vida cotidiana de las personas.
Con este enfoque, los agentes no solo ofrecen respuestas a consultas específicas, sino que también mejoran continuamente su funcionamiento a medida que se enfrentan a nuevos desafíos y escenarios, impulsando el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más robustos y escalables.
vía: AWS machine learning blog
