Llevar un agente de IA desde la prueba de concepto hasta un flujo de trabajo empresarial fiable y listo para producción exige que cumpla estándares de escalabilidad, capacidad de respuesta y rentabilidad. Los agentes son necesarios porque la información conversacional extraída de los datos suele no ser suficiente. Los LLM pueden planificar, razonar y actuar, y los agentes son las estructuras lógicas que rodean al «cerebro» del LLM, utilizando herramientas, interactuando con APIs externas, corrigiendo sus propios errores y colaborando con otros agentes.
Los sistemas agénticos dependen de numerosas decisiones de alta frecuencia, como cuál debe ser el siguiente paso, qué agente debe encargarse de él, qué herramienta utilizar y si hay suficiente contexto para responder al usuario. Una gran evolución es la llegada de modelos de decisión calibrados de bajo coste, como el JEV de Type Safe, que desplazan la carga de trabajo determinista fuera de los LLM para que puedan centrarse en el razonamiento profundo y la síntesis. Al igual que la recuperación de información, el panorama agéntico más amplio se aleja de los bucles simples de un solo agente y avanza hacia flujos de trabajo multiagente muy elaborados y arquitecturas con restricciones.
El artículo ofrece un análisis en profundidad, desde la perspectiva de un profesional, de seis patrones arquitectónicos, examinando cómo funciona cada uno, visualizando su flujo de datos y explicando el papel de la ingeniería de contexto en la gestión de la memoria de trabajo del LLM. Un agente consta de cuatro pilares: un LLM central que orquesta la lógica, las herramientas y las acciones, la planificación y el flujo de control, y la memoria.
La ingeniería de contexto es un criterio clave para la preparación para producción. El contexto de un agente es muy dinámico, acumulando observaciones, errores y pensamientos intermedios con cada acción. Añadir todo al prompt sobrecarga la ventana de contexto, aumenta la latencia y el coste, y puede hacer que el LLM pierda la pista de hechos concretos. Una técnica central es la proyección de estado, que inyecta únicamente el contexto estrictamente necesario para el paso actual del flujo de trabajo.
Fuente: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing