La Evolución de la Cadena de Herramientas en el Desarrollo de Agentes

La Evolución de la Cadena de Herramientas de Desarrollo de Agentes y la Estabilidad de la Arquitectura de Aplicación

La cadena de herramientas de desarrollo de agentes ha experimentado una rápida evolución en los últimos años, marcando un contraste significativo con la estabilidad de la arquitectura de las aplicaciones de agente. En este artículo, se abordarán las cuatro etapas clave de esta evolución, así como los elementos que conforman la arquitectura de aplicación de agente, que se han mantenido relativamente estables.

Etapa Uno: Marco de Desarrollo Básico

A finales de 2022, el lanzamiento de ChatGPT permitió a los desarrolladores comprender el potencial de la inteligencia general de los modelos de lenguaje grande (LLMs). Aunque los LLMs eran aún inteligencias aisladas, la aparición de marcos de agentes como LangChain y LlamaIndex simplificó la complejidad del desarrollo. Estos marcos modularizan aspectos como la comunicación de modelos y la salida formateada, facilitando la construcción rápida de chatbots.

En 2024, se introdujo Spring AI de Alibaba, proporcionando soluciones de integración de infraestructura en la nube. Este avance prepara el terreno para el ecosistema AgentScope, que pronto incluirá una versión para Java, alineándose con las capacidades de AgentScope en Python. Las capacidades de estos marcos continúan evolucionando, incorporando características como generación aumentada por recuperación (RAG), memoria y herramientas que permiten el desarrollo de agentes individuales y flujos de trabajo complejos.

Etapa Dos: Colaboración y Herramientas

Entre 2023 y 2024, se promovieron marcos de desarrollo de bajo código y sin código, como Dify y n8n, que mejoraron la colaboración entre expertos en dominio y programadores. Estos marcos permiten la definición de flujos de trabajo y el uso del lenguaje natural para generar páginas frontend simples. La capacidad de los desarrolladores para construir aplicaciones se facilitó aún más con el lanzamiento de la función de llamadas a funciones de OpenAI y el protocolo MCP de Anthropic.

A pesar de estos avances, la consistencia y confiabilidad de las salidas seguían siendo un desafío. Así, el enfoque se ha desplazado hacia la ingeniería de contexto, que se centra en la organización y ajuste dinámico de estructuras de contexto a través de diversas tareas, permitiendo la entrada en la etapa de Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Etapa Tres: Aprendizaje por Refuerzo

Los componentes esenciales de la ingeniería de contexto incluyen sistemas de indicaciones, bases de conocimiento y memoria. Aunque estos mecanismos se han consolidado, la necesidad de aplicar el RL para convertir estrategias de contexto estáticas en dinámicas ha surgido como un desafío importante. Ejemplos de esto incluyen la optimización de estrategias de recuperación y la memoria de diálogo a través del RL, lo que mejora la coherencia a largo plazo en las interacciones.

Recientemente, Jina.AI ha hecho avances significativos en la investigación de modelos fundamentales de búsqueda. Su enfoque en modelos de vectores y modelos de reordenamiento de documentos ha demostrado ser prometedor para la mejora en la búsqueda y recuperación de información. Además, la puerta de enlace API de Alibaba Cloud, basada en RL, ha optimizado la calidad de las llamadas a herramientas, mejorando la velocidad de respuesta y reduciendo costos de token.

Etapa Cuatro: Centralización de Modelos

Con el lanzamiento de OpenAI AgentKit y Claude Skills en octubre de 2025, la ingeniería de agentes ha entrado en la era de la centralización de modelos. Estas herramientas facilitan el desarrollo al permitir que los modelos gestionen habilidades y lógica de llamadas a aplicaciones externas, reduciendo las barreras de desarrollo. La capacidad de Claude Skills para ejecutar scripts de Python y conectar directamente con APIs ha trasladado gran parte de la responsabilidad de la ingeniería de contexto de los desarrolladores a la propia infraestructura del marco.

Arquitectura de Aplicación de Agente: Estabilidad Relativa

A diferencia de la rápida evolución de la cadena de herramientas de desarrollo, la arquitectura de aplicación de agente se ha mantenido relativamente estable. La arquitectura incluye elementos clave como modelos, marcos de desarrollo, RAG y seguridad. Por ejemplo, la puerta de enlace de IA actúa como un centro de control que agrega y gestiona modelos y herramientas, mientras que la seguridad sigue principios de arquitectura de computación en la nube para proteger datos y gestionar accesos.

Esta estabilidad en la arquitectura es crucial para garantizar que el ecosistema de aplicaciones de IA pueda innovar rápidamente sin caer en el caos sistémico. En este sentido, la iteración rápida en las cadenas de herramientas mejora la confiabilidad de las salidas, mientras que módulos como la puerta de enlace y la observabilidad aseguran que las aplicaciones funcionen de manera estable y segura.

Para aprender más sobre la puerta de enlace API de Alibaba Cloud (Higress), haga clic en aquí.