Los modelos de lenguaje de gran escala han revolucionado la interacción humano-computadora, permitiendo una comunicación fluida a través del lenguaje natural en diversas aplicaciones. En el mundo real, sin embargo, muchas aplicaciones requieren más que simples interacciones, demandan flujos de trabajo complejos, acceso a datos externos y la coordinación de múltiples capacidades de inteligencia artificial. Un ejemplo claro de esto es la programación de una cita médica, donde un agente inteligente podría revisar el calendario del usuario, interactuar con el proveedor de salud, verificar el seguro y confirmar la cita en una sola acción, lo que transformaría la experiencia del usuario.
Los agentes de estos modelos de lenguaje actúan como sistemas de toma de decisiones que controlan el flujo de las aplicaciones. Sin embargo, al escalar y desarrollarse, enfrentan varios desafíos operativos. Entre estos desafíos se encuentran la ineficiencia en la selección de herramientas, las limitaciones en la gestión del contexto y la especialización en áreas como planificación y análisis. La solución a estos problemas reside en una arquitectura de múltiples agentes, que divide el sistema en agentes más pequeños y especializados que operan independientemente. Esta aproximación modular no solo mejora la gestión del sistema, sino que también permite escalar aplicaciones basadas en estos modelos de manera eficiente.
AWS ha introducido una capacidad de colaboración entre múltiples agentes dentro de Amazon Bedrock, facilitando a los desarrolladores la construcción, implementación y gestión de varios agentes de inteligencia artificial que trabajan juntos en tareas complejas. Este nuevo enfoque aumenta las tasas de éxito, la precisión y la productividad, especialmente en procesos de múltiples pasos.
En sistemas de un solo agente, la planificación implica descomponer tareas en secuencias y procedimientos menores. Contrariamente, un sistema de múltiples agentes requiere gestionar flujos de trabajo que distribuyen tareas entre diferentes agentes. La coordinación entre estos agentes es crucial para alcanzar el objetivo general, introduciendo desafíos únicos en la administración de dependencias y recursos inter-agentes.
La gestión de memoria también difiere. Un sistema de un solo agente utiliza una estructura de memoria que comprende almacenamiento a corto y largo plazo junto con fuentes de datos externas. En contraste, los sistemas de múltiples agentes necesitan marcos avanzados para gestionar datos contextuales y sincronizar interacciones a través de los agentes.
LangGraph, una parte de LangChain, orquesta flujos de trabajo entre agentes mediante una arquitectura basada en gráficos que maneja procesos complejos mientras mantiene el contexto a través de las interacciones. LangGraph Studio, un entorno de desarrollo integrado, facilita la creación de aplicaciones multi-agente mediante herramientas de visualización y depuración en tiempo real.
Este marco emplea máquinas de estado y gráficos dirigidos para la orquestación, proporcionando control detallado sobre el flujo de aplicaciones de los agentes. Incluye características como gestión de memoria y la capacidad de incluir intervención humana en procesos críticos.
Un ejemplo ilustrativo muestra un agente supervisor coordinando varios agentes especializados para crear un asistente de viaje, gestionando tareas desde recomendación de destinos hasta la búsqueda de vuelos y hoteles. Esta integración de múltiples agentes establece una sólida base para el desarrollo de sistemas avanzados de inteligencia artificial, optimizando la experiencia del usuario y la efectividad operativa de las aplicaciones.
