Desarrollo de Tendencias y Evolución Arquitectónica de Agentes de IA

Tendencias de Desarrollo y Evolución Arquitectónica de los Agentes de IA

En la actualidad, los agentes de inteligencia artificial (IA) están en el centro de la transformación digital. Este artículo se centra en las tendencias de desarrollo, la evolución arquitectónica y los desafíos clave que enfrentan los agentes de IA, así como las contribuciones de código abierto de Alibaba a las aplicaciones nativas de IA.

Evolución de los Paradigmas de Programación

A medida que la tecnología avanza, los paradigmas de programación evolucionan constantemente. Históricamente, hemos pasado de la era del Software 1.0, donde programábamos computadoras con lenguajes de programación como Java y Python, a la era del Software 2.0, donde programamos redes neuronales ajustando los pesos de los parámetros. Con la llegada de los modelos de lenguaje grandes (LLM), nos encontramos en la era del Software 3.0, donde los objetos de programación han cambiado a los LLM, que funcionan en GPUs, y nuestra forma de programar ha cambiado de lenguajes a prompts.

Conceptos Clave de las Aplicaciones Nativas de IA

Para que un agente de IA funcione, requiere varias capacidades centrales, que incluyen:

• Percepción: El agente debe percibir su entorno interno y externo para recibir entradas y producir salidas.
• Cerebro: Utiliza un LLM para ayudar a tomar decisiones.
• Herramientas: Invoca herramientas externas, incluyendo herramientas MCP, para ejecutar acciones necesarias.
• Memoria: Incluye memoria a corto y largo plazo, siendo el contexto mantenido durante la ejecución de la aplicación crítico.

Desarrollo de Agentes de IA

Para comenzar a desarrollar un agente de IA, es esencial contar con un marco de desarrollo adecuado. Las herramientas de codificación de IA, como Tongyi Lingma, Cursor y Claude Code, están madurando y el desarrollo de bajo código se ha convertido en una nueva posibilidad para generar agentes. Una vez que se genera un agente de IA, necesita depender de recursos computacionales para ejecutar tareas, pudiendo utilizar entornos de ejecución basados en Kubernetes o otros paradigmas de computación.

Problemas Clave en el Desarrollo de Agentes de IA

Durante el desarrollo de un agente de IA, hay varios problemas clave que deben considerarse:

• Modo de Trabajo vs. Modo Agente: Al construir un agente, ¿qué modo deberíamos utilizar? El modo de trabajo es predecible y adecuado para procesos de negocio tradicionales, mientras que el modo agente se utiliza en escenarios complejos donde las tareas son inciertas.
• Agente Único vs. Múltiples Agentes: Es recomendable usar un único agente para escenarios simples y claros. Sin embargo, para tareas complejas, el uso de múltiples agentes puede mejorar la precisión.
• Ingeniería de Prompts vs. Ingeniería de Contexto: La ingeniería de prompts se centra en cómo interactuar con un modelo, mientras que la ingeniería de contexto se ocupa de proporcionar la información más efectiva al modelo dentro de una ventana de contexto limitada.

Arquitectura de Referencia para Aplicaciones Nativas de IA

La arquitectura de referencia para aplicaciones nativas de IA se centra en un agente de IA cuya operación depende de la colaboración de múltiples componentes técnicos. El agente puede ser construido utilizando diferentes marcos de desarrollo y desplegado en instancias de cómputo. Las solicitudes de los usuarios acceden al sistema a través de un API Gateway, que posteriormente se comunica con el módulo del agente.

Soluciones de Observabilidad

Durante el desarrollo de aplicaciones de IA, es vital abordar la observabilidad. Existen tres puntos críticos relacionados:

• Implementación: Garantizar que la aplicación funcione correctamente.
• Costo: Manejar los costos operativos de manera eficiente.
• Calidad: Asegurarse de que las salidas de la aplicación sean de alta calidad.

Para resolver estos problemas, se deben recopilar datos observables durante toda la ejecución del agente, utilizando estándares como OpenTelemetry para el seguimiento de métricas y la evaluación del rendimiento del agente.

En resumen, la evolución de los agentes de IA es un tema en constante desarrollo, que presenta tanto oportunidades como desafíos significativos en el ámbito del eCommerce y los marketplaces.

Fuente: Desarrollo de tendencias y evolución arquitectónica de agentes de IA