Un nuevo enfoque en inteligencia artificial generativa está emergiendo gracias al uso de sistemas multi-agente, los cuales emplean múltiples agentes AI especializados que colaboran en la ejecución de tareas complejas, más allá de las capacidades de un único modelo. Al combinar agentes con habilidades como lenguaje, visión y audio, estos sistemas pueden abordar tareas de manera eficiente, resultando en resultados más robustos. Investigaciones recientes muestran que la colaboración entre múltiples agentes incrementa las tasas de éxito en objetivos complejos hasta en un 70% comparado con usos de un solo agente.
Sin embargo, los sistemas multi-agente enfrentan desafíos computacionales significativos. Las aplicaciones modernas generan miles de prompts por solicitud, exigiendo alto rendimiento de procesamiento. Aquí destaca Amazon Nova, un modelo con alta capacidad de procesamiento, produciendo más de 200 tokens por segundo con mínima latencia en la generación de respuestas, y a costes asequibles. Esto permite gestionar la gran cantidad de acciones requeridas por la inteligencia multi-agente.
Los diseños de estos sistemas pueden incluir patrones como agentes como herramientas, enjambres, grafos de agentes y flujos de trabajo estructurados. Cada diseño ofrece ventajas dependiendo del tipo de tarea. El patrón de «agentes como herramientas» permite que un agente principal delegue tareas a sub-agentes expertos, ideal para consultas con subtareas, como la planificación de viajes.
El patrón de «enjambre» permite la colaboración descentralizada de agentes para alcanzar un objetivo común, resultando en soluciones innovadoras. El patrón de «grafo» estructurado asegura un flujo de información dirigido, útil en decisiones complejas. Finalmente, el patrón de «flujo de trabajo» orquesta agentes en secuencias predefinidas, crucial en procesos claros y auditivos.
En conclusión, los sistemas multi-agente son un avance significativo en inteligencia artificial generativa, mejorando efectividad y optimizando costos y tiempos de procesamiento, facilitado por innovaciones como Amazon Nova. Estos patrones de diseño abren la puerta a aplicaciones escalables, desde prototipos hasta arquitecturas de producción robustas.
