Sistema IA Multiagente: cómo lo estoy enfocando

Summary

Este vídeo explica cómo trabajar con sistemas multiagentes en la creación de soluciones automatizadas para proyectos y clientes. Se aborda la importancia de desglosar tareas complejas en microtareas, las cuales son procesadas por agentes especializados, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. Además, se discuten técnicas como el 'divide y vencerás' y 'licitación', donde múltiples agentes colaboran para generar resultados óptimos. El autor comparte su experiencia en la creación de arquitecturas dinámicas y flexibles para adaptar los agentes a diferentes tareas, destacando las enormes posibilidades de esta tecnología en la automatización empresarial.

Takeaways

• 😀 El uso de sistemas multiagentes permite dividir tareas complejas entre varios agentes, lo que mejora la eficiencia y reduce costos frente a modelos de lenguaje grandes como GPT-4.
• 😀 La transición de un único agente a un sistema de varios agentes surge cuando se necesita procesar grandes volúmenes de datos (por ejemplo, 13,000 noticias al día) que un solo agente no puede manejar de manera rentable.
• 😀 Los sistemas multiagentes funcionan mejor cuando se desglosan tareas en micro-tareas, cada una ejecutada por un agente diferente, y luego sus resultados se coordinan y refinan.
• 😀 El desafío de los sistemas multiagentes radica en la correcta orquestación de los agentes, lo que incluye definir las interacciones entre ellos y las dependencias de tareas.
• 😀 Los agentes no son roles fijos; en lugar de eso, la arquitectura permite asignar agentes dinámicamente según las necesidades de la tarea, lo que aporta flexibilidad y eficiencia.
• 😀 Los sistemas multiagentes, al ser iterativos, permiten la mejora continua de los resultados a través de correcciones y ajustes por parte de diferentes agentes, al igual que un escritor mejora su trabajo a lo largo de varias revisiones.
• 😀 El uso de una estructura jerárquica de agentes y la aplicación de técnicas como el 'divide y vencerás' y 'licitaciones' permiten optimizar el proceso y obtener el mejor resultado posible.
• 😀 Al igual que un equipo de fútbol tiene jugadores con roles específicos, un sistema multiagentes puede asignar tareas específicas a cada agente, dependiendo de la tarea que se deba realizar.
• 😀 Un aspecto clave del sistema es la capacidad de ajustar las instrucciones de cada agente de forma dinámica mediante una base de datos, lo que permite una constante evolución sin necesidad de reconfigurar manualmente cada agente.
• 😀 La democratización de la tecnología de los sistemas multiagentes puede traer desafíos éticos, como el uso indebido de esta tecnología por parte de empresas competidoras o empleados desleales.

Q & A

¿Qué es un sistema multiagente y por qué es relevante en el contexto del trabajo del autor?

Un sistema multiagente es un enfoque en el que varias entidades (agentes) trabajan de manera colaborativa para resolver tareas complejas. El autor lo utiliza porque ha encontrado que los modelos de lenguaje como GPT-4 son costosos y poco eficientes cuando se procesan grandes volúmenes de información. Al descomponer las tareas en micro-tareas y asignarlas a diferentes agentes, se puede hacer el proceso más económico y escalable.

¿Por qué el sistema basado en un solo modelo como GPT-4 se vuelve insostenible en grandes volúmenes de datos?

Cuando el volumen de datos es grande, como en el caso de las 13,000 noticias diarias mencionadas, el modelo único se vuelve insostenible debido a los altos costos asociados con el uso de modelos grandes y potentes. Esto obliga a dividir el proceso en múltiples agentes más ligeros y baratos para manejar cada parte del trabajo de manera más eficiente.

¿Cómo se organiza un sistema multiagente para tareas complejas?

Un sistema multiagente se organiza asignando diferentes micro-tareas a distintos agentes, donde cada agente tiene una función específica, como desglosar la tarea, ejecutar un proceso, revisar el trabajo o generar un resultado final. La coordinación entre los agentes se hace de manera jerárquica, donde un agente orquestador supervisa y asegura que todas las tareas se realicen correctamente.

¿Cuál es la importancia de la granularidad en la descomposición de las tareas?

La granularidad es crucial porque permite dividir una tarea compleja en subtareas más pequeñas, lo que facilita la asignación de cada una a un agente especializado. Esto mejora la eficiencia y precisión del proceso, además de permitir la iteración entre los agentes para obtener mejores resultados.

¿Qué técnicas se utilizan para mejorar la calidad del resultado en un sistema multiagente?

Una de las técnicas es el 'divide y vencerás', donde la tarea se desglosa en subtareas que se asignan a diferentes agentes, quienes luego colaboran y dan feedback. Además, se puede usar un sistema de 'licitación' donde varios agentes realizan la misma tarea y un 'jurado' selecciona la mejor respuesta. Esto permite obtener un resultado más refinado y de mayor calidad.

¿Cómo se manejan las alucinaciones y la coherencia en los agentes de lenguaje?

Para minimizar las alucinaciones y mejorar la coherencia de las respuestas, se utilizan técnicas específicas de prompting. Los prompts están diseñados para que los agentes generen respuestas más razonadas y alineadas con las expectativas, aunque esto también puede aumentar el consumo de recursos.

¿Qué desafío presenta la iteración y gestión de múltiples agentes en sistemas grandes?

A medida que se agregan más agentes a un sistema, la iteración y el ajuste de los prompts e instrucciones se vuelve más complejo. El autor soluciona esto utilizando una base de datos que contiene las instrucciones de cada agente, permitiendo modificaciones dinámicas sin necesidad de reconfigurar todo el sistema cada vez.

¿Qué es un 'agente dinámico' y cómo se aplica en la solución que describe el autor?

Un agente dinámico es aquel que no tiene un rol fijo, sino que se adapta a la tarea que se le asigna. El autor utiliza este enfoque al crear un sistema flexible donde, en lugar de definir de antemano qué agentes realizan qué tareas, el orquestador llama a los agentes más adecuados de una base de datos según las necesidades de la tarea.

¿Cómo se asegura que los agentes trabajen de manera eficiente y alineada con los objetivos del sistema?

Se asegura mediante una estructura orquestada, donde el agente principal coordina a todos los demás, y cada uno tiene instrucciones claras sobre sus funciones. Además, el autor establece roles y responsabilidades con base en la tarea, lo que garantiza que cada agente cumpla su objetivo de manera alineada con los valores y la visión de la empresa.

¿Cómo facilita el sistema multiagente la replicabilidad de soluciones en diferentes contextos empresariales?

El sistema multiagente, al estar basado en estructuras modulares y roles dinámicos, permite que se pueda replicar fácilmente en diferentes empresas o proyectos. Una vez que se ha creado una solución para una empresa, esta puede ser adaptada y reutilizada en otro contexto, simplemente ajustando los agentes y sus interacciones según las nuevas necesidades.