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Ciclo de vida del desarrollo de agentes y desarrollo de aplicaciones

Towards Data Science •
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La discusión de Harrison Chase sobre el ciclo de vida del desarrollo de agentes (ADLC) en Interrupt26 NYC provocó una reflexión sobre dónde pertenece el ADLC dentro del desarrollo de aplicaciones. Un agente puede investigar un correo electrónico, pero la aplicación determina cómo la investigación entra en una cola, llega a un analista o conduce a una acción. Mejorar la investigación y cambiar el flujo de trabajo son actividades conectadas con preguntas de diseño diferentes y evidencias de progreso distintas.

El ADLC debe coordinarse por separado pero junto con la aplicación que impulsa, ya que los agentes pueden cambiar de forma independiente mientras afectan el diseño y los resultados de la aplicación en un ciclo de desarrollo estrechamente acoplado. Este ciclo puede organizarse mediante investigaciones de diseño explícitas, requisitos compartidos y casos de evaluación que siguen los resultados del agente hacia la aplicación. El mismo equipo puede ser responsable de ambas funciones, pero cada una debe permanecer visible y distinta en el plan de desarrollo.

Las guías existentes del ADLC incluyen un trabajo sustancial de diseño y experimental, con Harrison Chase describiendo comparaciones entre prompts, modelos, estrategias de recuperación, esquemas de herramientas y patrones de orquestación dentro de Construir, Probar, Desplegar y Monitorear. Salesforce comienza con Ideación y Diseño, describiendo un ciclo de desarrollo interno y un ciclo de monitoreo externo. Tratar al agente como un subsistema significa desarrollar su capacidad de forma explícita y verificar su contribución e impacto en la aplicación, comenzando por examinar el límite del sistema y luego el ciclo de desarrollo del agente.

Las secciones de requisitos y coordinación explican cómo los casos de evaluación compartidos conectan el trabajo, mientras que la Discusión considera los costos y límites de separar los ciclos de vida, y la Conclusión esboza pasos prácticos.

Fuente: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing