La separación entre lógica e inferencia es un enfoque crucial para aumentar la escalabilidad de los agentes de inteligencia artificial (AI). Esta estrategia permite dividir el flujo de trabajo básico del método de ejecución, un paso importante en la transición de un prototipo generativo AI a un agente listo para ser utilizado en un entorno de producción.
Estas transiciones a menudo se enfrentan a retos de ingeniería, especialmente en relación con la fiabilidad. El gran modelo de lenguaje (LLM) tiene una naturaleza estocástica, lo que significa una respuesta que funciona en un momento podría ser diferente o fallando en el próximo juicio. Para superar esta incertidumbre y garantizar la coherencia, los equipos de desarrollo generalmente envuelven y aíslan la lógica empresarial fundamental del proceso de inferencia de LLM, creando así un sistema más estable y scalabel.