Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado las expectativas en la interacción humano-computadora, permitiendo a los usuarios comunicarse con sus aplicaciones a través del lenguaje natural. Sin embargo, en aplicaciones del mundo real, se requiere un manejo más complejo de flujos de trabajo, acceso a datos externos y la coordinación de múltiples capacidades de inteligencia artificial. Por ejemplo, realizar una cita médica donde un agente de inteligencia artificial gestiona tu calendario, accede al sistema del proveedor, verifica el seguro y confirma todo en una sola acción podría transformar por completo la experiencia del usuario.
Los agentes de LLM, clave en la toma de decisiones, controlan el flujo de estas aplicaciones. No obstante, esta tecnología enfrenta desafíos significativos a medida que se escala y se desarrolla, incluyendo la selección ineficiente de herramientas, limitaciones en la gestión del contexto y la necesidad de especialización en diversas áreas como la planificación y el análisis. La solución a estos problemas radica en implementar una arquitectura de múltiples agentes, donde el sistema principal se divide 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, manteniendo la eficiencia funcional a través de componentes especializados.
AWS ha introducido la capacidad de colaboración entre múltiples agentes dentro de Amazon Bedrock, permitiendo a los desarrolladores construir, implementar y gestionar varios agentes de inteligencia artificial que colaboran en tareas complejas. Este enfoque innovador mejora las tasas de éxito en las tareas, así como la precisión y productividad, especialmente en procesos que requieren múltiples pasos.
En un sistema de un solo agente, la planificación implica que el agente de LLM divida las tareas en secuencias más pequeñas. En contraste, un sistema de múltiples agentes debe gestionar flujos de trabajo distribuyendo las tareas entre los agentes. 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 para contribuir al objetivo general. Esto introduce desafíos únicos en la gestión de dependencias inter-agentes y la asignación de recursos, exigiendo 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 difiere entre arquitecturas de un solo agente y de múltiples agentes. Los sistemas de un solo agente utilizan una estructura de tres niveles, incluyendo 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, se encarga de orquestar flujos de trabajo entre agentes usando una arquitectura basada en gráficos que puede manejar procesos complejos y mantener el contexto a través de las interacciones entre los 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 sobre el flujo y el estado de las aplicaciones de los agentes. La arquitectura incluye aspectos como la gestión de memoria y la capacidad de incorporar la intervención humana en procesos críticos.
Por último, se presenta un ejemplo de cómo un agente supervisor se coordina con varios agentes especializados para formar un asistente de viaje, gestionando tareas que van desde la recomendación de 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, prometiendo optimizar tanto la experiencia del usuario como la efectividad operativa de las aplicaciones.
