Exploración y Práctica de la Seguridad de Sistemas Multi-Agente Distribuidos

Exploración y Práctica de Sistemas Multi-Agente Distribuidos en la Nube de Alibaba

En la actual evolución del desarrollo de la inteligencia artificial, los sistemas multi-agente están emergiendo como una solución clave para lograr alta disponibilidad y seguridad. Este artículo aborda la exploración y práctica de la construcción de sistemas multi-agente distribuidos utilizando herramientas como MSE, Higress y Nacos, proporcionando un marco de referencia para empresas que buscan implementar estas tecnologías en su infraestructura.

La Importancia de la Inteligencia Artificial en el Desarrollo Empresarial

Con el objetivo de llevar a cabo la estrategia “Artificial Intelligence +”, el Consejo de Estado ha establecido metas ambiciosas para el desarrollo de agentes inteligentes. Se espera que para 2027, la tasa de penetración de terminales inteligentes supere el 70%, y para 2030, supere el 90%. Este contexto pone de manifiesto que el sistema tecnológico centrado en los agentes de IA está madurando y siendo implementado a gran escala, lo que representa una oportunidad significativa para las empresas que buscan innovar.

Evolución de los Métodos de Desarrollo de Agentes de IA

La evolución de los métodos de desarrollo de agentes de IA se ha dividido en tres etapas:

• Low-code: Permite una rápida verificación de conceptos, aunque presenta limitaciones en términos de flexibilidad y rendimiento.
• High-code: La opción más común actualmente, donde los desarrolladores escriben código sobre frameworks, ofreciendo flexibilidad y mejor rendimiento.
• No-code: Aunque promete simplificar el proceso de desarrollo mediante lenguaje natural, aún se encuentra en una etapa inmadura.

Arquitecturas de Sistemas Multi-Agente

Los sistemas multi-agente deben adoptar una arquitectura distribuida para alcanzar alta disponibilidad y escalabilidad. Esta necesidad surge tanto desde una perspectiva tecnológica como empresarial, dado que las organizaciones modernas a menudo están compuestas por equipos que desarrollan diferentes sistemas.

Desafíos en la Implementación de Sistemas Multi-Agente

Los sistemas multi-agente enfrentan varios desafíos en su ejecución, incluyendo:

• Registro y descubrimiento de servicios: ¿Cómo registran cada agente sus capacidades y cómo pueden ser descubiertos por otros agentes?
• Seguridad: Es fundamental proteger las credenciales sensibles y asegurar que el contenido generado cumpla con las normativas.
• Costos computacionales: La ejecución de tareas puede ser prolongada y costosa.

La Solución: Nacos y el Registro de Agentes

Nacos se ha consolidado como la solución de registro más utilizada en el ámbito de microservicios, y su evolución hacia el registro de AI es clave. Con más del 60% de la cuota de mercado en el sector, Nacos permite una rápida transformación de aplicaciones tradicionales en servidores MCP, facilitando la colaboración entre agentes distribuidos.

Seguridad Integral en Aplicaciones Nativas de IA

La seguridad en el acceso a las API y la protección de los activos de IA son pilares fundamentales en el desarrollo de aplicaciones nativas de IA. A través del gateway API Higress, se implementan controles multidimensionales para prevenir accesos no autorizados, asegurando la integridad y la confidencialidad de la información.

Métodos de Control de Tráfico en la Era de la IA

El control de tráfico debe adaptarse a la naturaleza variable de las solicitudes en la era de la IA. En lugar de un enfoque rígido basado en el número de solicitudes, se debe implementar un sistema de control basado en tokens, priorizando las solicitudes según su origen y ajustando dinámicamente los umbrales de acuerdo con la carga del sistema.

Pruebas y Evaluaciones en Tiempo Real

La evaluación de aplicaciones de IA debe ser un proceso continuo, donde cada implementación de características debe someterse a pruebas A/B. Esto permite validar la efectividad de las estrategias en tiempo real, asegurando que las aplicaciones evolucionen de manera efectiva y continua.

Para más información sobre las capacidades del gateway API de Alibaba Cloud (Higress), visite: https://higress.ai/en/

Para saber más sobre el desarrollo de sistemas multi-agente y cómo implementarlos, manténgase al tanto de los proyectos relacionados con AgentScope y explore cómo Alibaba Cloud MSE, Higress y Nacos pueden ayudarle a construir su propia aplicación nativa de IA.