Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) basadas en flujos de trabajo agénticos están marcando una diferencia significativa respecto a las cargas de trabajo tradicionales gracias a su naturaleza no determinista. Esto implica que pueden producir resultados distintos con la misma entrada, debido al uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) que emplean probabilidades para la generación de cada token. Esta característica puede generar retos para los diseñadores de aplicaciones de IA, relacionados con la corrección de acciones, elección de caminos óptimos y selección de herramientas adecuadas.
Para hacer frente a estos desafíos, es fundamental disponer de un sistema de observabilidad que asegure la producción de resultados precisos y confiables. Arize AX se posiciona como una solución innovadora para el seguimiento y evaluación de las tareas de los agentes de IA, validando así la precisión y fiabilidad de los flujos de trabajo agénticos.
La transición de demostraciones de IA prometedoras a sistemas de producción confiables enfrenta numerosos obstáculos, a menudo subestimados por las organizaciones. Entre estos desafíos se encuentran los comportamientos impredecibles a gran escala, modos de fallo ocultos, caminos no deterministas y las complejidades en la integración de herramientas, lo que convierte a los métodos tradicionales de pruebas y monitoreo en insuficientes.
Arize AX se presenta como un servicio esencial para la ingeniería de IA en el ámbito empresarial, proporcionando un marco de observabilidad, evaluación y experimentación. Este incluye seguimiento completo de operaciones de LLM, evaluaciones automatizadas de calidad y gestión de conjuntos de datos, lo que facilita una supervisión constante del ciclo de vida desde el desarrollo hasta la producción.
La combinación de Arize AX con Strands Agents, un marco de código bajo para la creación y ejecución de agentes de IA, proporciona una plataforma robusta y simplificada que optimiza los flujos de trabajo agénticos. Esta integración permite un seguimiento detallado de las decisiones y comportamientos de los agentes, mejorando su rendimiento y fiabilidad.
Asimismo, resalta la importancia de una supervisión continua para mantener la confiabilidad en producción. La detección temprana de problemas, el monitoreo del rendimiento y la gestión de costos se vuelven vitales para ofrecer experiencias de usuario de alta calidad. Con la adopción creciente de flujos de trabajo agénticos, la combinación de Amazon Bedrock y Arize AI establece un nuevo estándar en la implementación de IA confiable, permitiendo a las empresas aprovechar el poder transformador de los agentes de IA al tiempo que evitan los contratiempos que han afectado a los primeros usuarios.
