Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) basadas en flujos de trabajo agenticos presentan diferencias significativas con respecto a las cargas de trabajo tradicionales, destacando su naturaleza no determinista. Esto significa que pueden generar resultados diversos con la misma entrada, debido a que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) utilizan probabilidades para la generación de cada token, lo que a menudo plantea desafíos para los diseñadores de aplicaciones de IA en cuanto a la corrección de acciones, caminos óptimos y selección de herramientas adecuadas.
Para facilitar la implementación de estas cargas de trabajo, es esencial contar con un sistema de observabilidad que garantice la correcta producción de resultados confiables. En este sentido, el servicio Arize AX se posiciona como una solución que permite rastrear y evaluar las tareas de los agentes de IA, ayudando a validar la precisión y fiabilidad de los flujos de trabajo agenticos.
La transición de una demostración de IA prometedora a un sistema de producción fiable enfrenta numerosos desafíos a menudo subestimados por las organizaciones. Entre ellos, se encuentran comportamientos impredecibles a gran escala, modos de fallo ocultos, caminos no deterministas y complejidades en la integración de herramientas. Estos obstáculos hacen que los enfoques tradicionales de pruebas y monitoreo sean insuficientes.
Arize AX, un servicio destinado a la ingeniería de IA empresarial, ofrece un marco de observabilidad, evaluación y experimentación para estas aplicaciones. Incluye componentes como el seguimiento completo de operaciones de LLM, evaluaciones automatizadas de calidad y gestión de conjuntos de datos, entre otros, facilitando una supervisión continua del ciclo de vida del desarrollo a producción.
La combinación de Arize AX con Strands Agents, un marco de código bajo para la creación y ejecución de agentes de IA, ofrece una plataforma potente y simplificada para optimizar los flujos de trabajo de agentes. Esta integración permite un rastreo detallado de las decisiones y comportamientos de los agentes, mejorando así su rendimiento y fiabilidad.
Además, se destaca la importancia de una supervisión constante para mantener la confiabilidad en producción. La capacidad de detectar problemas tempranamente, monitorear el rendimiento y gestionar costos se vuelve crucial para proporcionar experiencias de usuario de alta calidad. A medida que las organizaciones adoptan flujos de trabajo agenticos de manera más amplia, la combinación de Amazon Bedrock y Arize AI se presenta como un nuevo estándar en la implementación de IA confiable, permitiendo que las empresas aprovechen el poder transformador de los agentes de IA mientras evitan los contratiempos que han afectado a los primeros adoptantes.
vía: AWS machine learning blog
