Los modelos de lenguaje de gran escala han revolucionado la comunicación entre humanos y computadoras, facilitando la interacción con aplicaciones mediante lenguaje natural. No obstante, para aplicaciones del mundo real, es esencial coordinar flujos de trabajo complejos, vincularse a datos externos y coordinar diversas capacidades de inteligencia artificial. Por ejemplo, la posibilidad de agendar una cita médica mediante un agente de inteligencia artificial que revise el calendario, acceda al sistema del proveedor, verifique el seguro y confirme todo en una sola acción podría transformar profundamente la experiencia del usuario.
Los agentes que emplean modelos de lenguaje funcionan como sistemas decisorios que regulan el flujo de las aplicaciones. Sin embargo, presentan varios desafíos operativos al intentar escalarse y desarrollarse. Entre las principales dificultades se encuentran la ineficiencia en la selección de herramientas, las limitaciones en la gestión del contexto y la necesidad de especialización en áreas tales como planificación, investigación y análisis. La solución a estos problemas se encuentra en implementar una arquitectura de agentes múltiples, que fragmenta el sistema principal en agentes más pequeños y especializados que operan de manera independiente. Esta aproximación modular no solo optimiza la gestión del sistema, sino que también permite mejorar la escalabilidad de las aplicaciones basadas en estos modelos, manteniendo su eficiencia mediante componentes especializados.
AWS ha introducido un sistema de colaboración entre múltiples agentes dentro de Amazon Bedrock, facilitando así a los desarrolladores la construcción, implementación y gestión de agentes de inteligencia artificial capaces de colaborar en tareas complejas. Este nuevo enfoque incrementa la tasa de éxito en las tareas, la precisión y productividad, especialmente en procesos que exigen varios pasos.
En un sistema con un solo agente, la planificación implica descomponer los problemas en tareas menores, mientras que en un sistema de múltiples agentes se hace necesario dirigir flujos de trabajo que distribuyan de manera eficiente 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 se alinee con los demás, contribuyendo al objetivo común. Esto genera desafíos únicos en la gestión de dependencias entre agentes y en la asignación de recursos, exigiendo marcos robustos que mantengan la coherencia en el sistema al tiempo que optimizan el rendimiento.
La gestión de memoria también difiere entre las arquitecturas de un solo agente y de múltiples agentes. Mientras que un sistema con un solo agente emplea una estructura de tres niveles para la memoria, los sistemas de múltiples agentes requieren esquemas más avanzados para gestionar el contexto y sincronizar los historiales de interacción entre los agentes.
LangGraph, que es una parte de LangChain, coordina flujos de trabajo entre agentes mediante una arquitectura basada en gráficos, capaz de gestionar procesos complejos y mantener el contexto a través de las interacciones entre agentes. LangGraph Studio, proporciona un entorno de desarrollo integrado que facilita la creación de aplicaciones multi-agente con herramientas para visualización, monitoreo y depuración en tiempo real.
Este marco emplea máquinas de estado y gráficos dirigidos para la orquestación multi-agente, ofreciendo un control pormenorizado sobre el flujo y el estado de las aplicaciones que emplean agentes. La arquitectura incluye la gestión de memoria y la capacidad de integrar la intervención humana en procesos críticos.
Finalmente, el artículo ofrece un ejemplo práctico en el que se muestra 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 para múltiples agentes ofrece una base robusta para el desarrollo de sistemas sofisticados de inteligencia artificial, prometiendo mejorar tanto la experiencia del usuario como la efectividad operativa de las aplicaciones.
