La inteligencia artificial y los modelos de lenguaje han dado un giro significativo en la manera en que se abordan las tareas complejas y de múltiples pasos. A medida que estos sistemas evolucionan, la mejor forma de afrontar problemas del mundo real se presenta con la implementación de agentes de lenguaje de múltiples agentes que trabajan en conjunto, especialmente en situaciones que requieren diferentes tipos de herramientas y conocimientos especializados. Por ejemplo, al planificar un viaje de negocios, es esencial que varios agentes colaboren: uno que investigue vuelos, otro que busque alojamiento y un tercero que coordine el transporte terrestre. Esta interacción multifacética plantea un reto arquitectónico fundamental: la orquestación del flujo de información entre agentes, lo cual es clave para asegurar resultados confiables y predecibles.
El enfoque tradicional, utilizando sistemas de un solo agente, a menudo no es suficiente para resolver problemas complejos que requieren un enfoque distribuido. Sin la orquestación adecuada, las interacciones entre agentes pueden volverse caóticas e impredecibles, lo que dificulta la depuración y la escalabilidad en entornos de producción. Aquí es donde entra en juego la orquestación de agentes, que establece flujos de trabajo explícitos sobre cómo los agentes se comunican, cuándo ejecutan sus tareas y cómo sus resultados se integran en soluciones cohesivas.
Para facilitar este proceso, Strands Agents ha lanzado un kit de herramientas de desarrollo de software de código abierto diseñado específicamente para construir sistemas de inteligencia artificial orquestados. Este marco permite integrar agentes de manera flexible, ofreciendo componentes de orquestación que permiten a los desarrolladores conectar actores en flujos de trabajo directos con precisión y control.
En esta nueva era, exploramos patrones de orquestación que utilizan Strands Agents, donde se demuestran distintas estrategias para resolver un mismo problema utilizando herramientas comunes de planificación de viajes. Un caso de estudio revela dos patrones de orquestación: ReWOO (Razonamiento Sin Observación) y Reflexion, cada uno con su propia metodología de razonamiento y ejecución. Estos ejemplos ilustran cómo Strands permite un control preciso sobre flujos de trabajo de múltiples agentes, resultando en sistemas de inteligencia artificial más confiables y mantenibles.
La capacidad de construir agentes orquestados de manera modular permite a los usuarios comenzar con sistemas simples de un solo agente y escalar a arquitecturas complejas de múltiples agentes. Con soporte para operaciones asíncronas y gestión del estado de la sesión, Strands puede integrarse con proveedores como Amazon Bedrock y otros servicios, ofreciendo una plataforma robusta para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial.
A medida que el sector avanza hacia la implementación de sistemas de orquestación de múltiples agentes, es crucial que los desarrolladores y las empresas elijan el patrón adecuado que se ajuste a la estructura de dependencia y el perfil de riesgo de sus aplicaciones. El modelo de ejecución gráfico proporcionado por Strands permite a los usuarios definir flujos de trabajo estructurados que pueden asegurar el uso efectivo de herramientas, maximizando tanto la precisión como la eficiencia en los resultados obtenidos. Así, el futuro de la inteligencia artificial se estructura en torno a una colaboración más efectiva entre distintos agentes, cada uno optimizado para cumplir roles específicos en la solución de problemas más complejos.
vía: AWS machine learning blog
