Un nuevo enfoque en inteligencia artificial generativa se está gestando gracias al uso de sistemas multi-agente. Estos sistemas emplean múltiples agentes AI especializados que colaboran para manejar tareas complejas que sobrepasan la capacidad de un único modelo. Al combinar agentes con diferentes habilidades o modalidades, como lenguaje, visión y audio, estos sistemas pueden abordar tareas de manera paralela o secuencial, lo que resulta en resultados más robustos. Investigaciones recientes indican que la colaboración entre múltiples agentes puede aumentar las tasas de éxito en objetivos complejos hasta en un 70% en comparación con enfoques de un solo agente.
Sin embargo, la implementación de sistemas multi-agente presenta desafíos en términos de demanda computacionales. Las aplicaciones modernas pueden generar miles de prompts por cada solicitud del usuario, lo que exige un alto rendimiento en el procesamiento. Aquí es donde entra en juego Amazon Nova, un modelo de base que se destaca por su alta capacidad de procesamiento, produciendo más de 200 tokens por segundo y ofreciendo una latencia mínima en la generación de respuestas. Al mismo tiempo, los costos asociados son asequibles, lo que permite a los equipos gestionar la gran cantidad de acciones requeridas por la inteligencia multi-agente.
Los sistemas de esta naturaleza pueden diseñarse utilizando diferentes patrones de colaboración, como agentes como herramientas, enjambres, grafos de agentes y flujos de trabajo estructurados. Cada diseño ofrece ventajas específicas dependiendo del tipo de tarea que se quiera afrontar. Por ejemplo, el patrón de «agentes como herramientas» permite que un agente principal delegue tareas a sub-agentes expertos, optimizando así la precisión y complejidad de las respuestas. Este enfoque es ideal para consultas que se desglosan en subtareas distintas, como la planificación de viajes, donde diferentes agentes pueden manejar distintas facetas de la consulta.
Adicionalmente, el patrón de «enjambre» se centra en la colaboración entre un grupo de agentes que trabajan de forma descentralizada para alcanzar un objetivo común. Este enfoque permite que cada agente contribuya desde su perspectiva única, lo que puede resultar en soluciones más innovadoras y bien fundamentadas.
Por otro lado, el patrón de «grafo» estructurado permite que los desarrolladores definan conexiones claras entre los agentes, lo que asegura un flujo de información dirigido y controlado. Esto es útil, por ejemplo, en procesos de decisión complejos donde cada paso depende de los resultados de etapas anteriores.
Finalmente, el patrón de «flujo de trabajo» se orienta hacia la orquestación de múltiples agentes en secuencias predefinidas, permitiendo un manejo preciso de dependencias y orden de ejecución. Este enfoque es particularmente ventajoso en situaciones donde es crucial seguir un proceso claro y auditivo, como en la generación de contenido o en análisis de datos.
En conclusión, los sistemas multi-agente representan un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial generativa, prometiendo no solo mejorar la efectividad en la resolución de tareas complejas, sino también optimizar los costos y el tiempo de procesamiento gracias a innovaciones como Amazon Nova. Con la adopción de estos patrones de diseño, se está abriendo la puerta a aplicaciones que pueden escalar desde prototipos hasta arquitecturas de producción robustas.
vía: AWS machine learning blog
