Por razones obvias, una empresa desea controlar a sus agentes de IA y ser rigurosa en sus operaciones, sin negar la incertidumbre.
La incertidumbre es intrínseca a la inteligencia.
Tabla de contenidos
Razonamiento y ambigüedad
Así como aceptamos la ambigüedad en el razonamiento humano, también debemos reconocerla en los sistemas de software inteligentes.
Pero reconocerla no implica rendirse…
Si bien los sistemas agénticos inevitablemente exhibirán incertidumbre de comportamiento, el objetivo es controlarla, minimizando la frecuencia y la gravedad de resultados indeseables o muy subóptimos.
Algunas direcciones prometedoras para controlar la incertidumbre mediante la automatización incluyen:
Estandarización
La taxonomía sienta las bases para la instrumentación, evaluación y automatización de AgentOps.
Análisis basado en grafos
Los sistemas agentic generan datos estructurados, similares a grafos, con profundidad semántica.
Los nuevos enfoques deberían codificar y utilizar estos datos para detectar problemas y analizar sus causas raíz.
Autocuración y ejecución adaptativa
Los sistemas automatizados necesitan mecanismos para gestionar problemas en tiempo real, como redirigir tareas, ajustar parámetros LLM o modificar planes de ejecución.
Esto minimiza el comportamiento subóptimo sin intervención humana constante.
Las mejoras en el flujo de trabajo incluyen una mejor descomposición de tareas, reordenamiento de pasos para mayor eficiencia, paralelización y reutilización de resultados.
Para las invocaciones, los sistemas eliminan llamadas redundantes, seleccionan herramientas óptimas, aplican limitaciones y utilizan reintentos inteligentes para mejorar la estabilidad.
Para aumentar la resiliencia, los sistemas añaden estrategias de respaldo, monitorizan la desviación del comportamiento, habilitan la recuperación de errores e implementan barreras de seguridad.
Patrones de optimización
Me resultó interesante la identificación de patrones de optimización clave…
Descomposición de tareas para mayor precisión
Ejecución en paralelo para reducir la latencia
Fusión para mayor eficiencia, a menudo utilizando grandes modelos de lenguaje como evaluadores.
Marco de Monitoreo de Agentes de IA
El monitoreo abarca 79 puntos en todas las etapas del flujo de trabajo para una visibilidad completa de las operaciones del agente, desde la ingesta de datos hasta la salida. Detecta anomalías de forma temprana y verifica el ciclo de vida del agente.
La eficiencia de la automatización permite automatizar completamente el 14 % de las operaciones, lo que reduce la intervención manual y acelera los tiempos de respuesta.
Las fallas críticas muestran que el 24 % de los problemas se deben a problemas de LLM, como instrucciones, violaciones, alucinaciones e imprecisiones en los avisos.
Esto requiere un mejor entrenamiento de modelos y una ingeniería rápida para reducir los riesgos.
El potencial de optimización es del 19 %, centrado en mejoras de resiliencia y fiabilidad mediante redundancia y gestión de errores para un rendimiento consistente. Pulsa Intro o haz clic para ver la imagen a tamaño completo.
Las operaciones utilizan cinco categorías de métricas:
- Desarrollo (calidad de la construcción)
- Evaluación (precisión)
- Mantenimiento (estabilidad)
- Negocio (objetivos)
- Perspectiva del usuario (satisfacción).
La seguridad y el cumplimiento normativo representan el 26 % de los problemas relacionados con violaciones, exposición y filtraciones de datos. Abordarlos con auditorías de cifrado y diseños compatibles para proteger los datos.
Canal de automatización de AgentOps
El canal de automatización de AgentOps representa un marco implícito dentro del contexto más amplio de observabilidad, análisis y optimización.
para sistemas de inteligencia artificial.
Aborda su naturaleza no determinista y dinámica más allá de la evaluación comparativa tradicional.
Incorpora entidades centrales como:
- Recursos,
- Herramientas,
- Flujos de trabajo,
- Tareas,
- Agentes y
- Organizaciones multiagente.
Con una extensión de observabilidad de OpenTelemetry con GenAI Events para monitorear estados del ciclo de vida, como creación, actualizaciones y fallas.
Análisis pasivo para obtener información sobre métricas como el coste, la latencia y el uso de tokens mediante gráficos de flujo de tareas.
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Chief Evangelist @ Kore.ai | Me apasiona explorar la intersección de la IA y el lenguaje. Desde modelos lingüísticos y agentes de IA hasta aplicaciones agenéticas, marcos de desarrollo y herramientas de productividad centradas en los datos, comparto ideas sobre cómo estas tecnologías están dando forma al futuro.