El CEO de LangChain, Harrison Chase, enfatiza que para que los agentes de IA sean verdaderamente efectivos y lleguen a producción, no basta con tener modelos más inteligentes. La clave reside en la "ingeniería de arneses", una evolución de la ingeniería de contexto. A diferencia de los arneses tradicionales que limitaban a los modelos, los diseñados para agentes de IA les otorgan mayor independencia y capacidad para realizar tareas complejas a largo plazo.
Chase destaca la importancia de permitir que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) gestionen su propio contexto y decidan qué información es relevante. Esto facilita la creación de asistentes autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas a lo largo de múltiples pasos, manteniendo la coherencia. Menciona AutoGPT como un ejemplo de cómo modelos insuficientemente capaces llevaron al fracaso de proyectos prometedores, pero subraya que la mejora continua de los LLMs hace ahora viables estas arquitecturas.
LangChain ha desarrollado Deep Agents, un arnés de propósito general que incorpora planificación, gestión de archivos y tokens, ejecución de código y habilidades de memoria. Permite la delegación a subagentes especializados que trabajan en paralelo, aislando contextos para mayor eficiencia. La capacidad de los agentes para registrar sus pensamientos y acciones a lo largo de un proceso de múltiples pasos es crucial para el seguimiento del progreso y la coherencia. Chase compara la ingeniería de contexto con asegurarse de que el LLM reciba la información correcta en el momento y formato adecuados, lo cual es la diferencia entre el éxito y el fracaso de un agente.
Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/langchains-ceo-argues-that-better-models-alone-wont-get-your-ai-agent-to
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