La divergencia de la lógica de la inferencia es una estrategia importante para aumentar la escalalidad de los agentes de IA.
La transición de los prototipos generativos a los agentes de nivel de producción a menudo se enfrenta a retos de ingeniería, especialmente relacionados con la fiabilidad. El gran modelo de lenguaje es básicamente estocástico, lo que significa que un orden exitoso en una ocasión puede fallar en el próximo experimento.
Al separar el componente lógico (que determina qué deben hacer los agentes) de los componentes de inferencia o búsqueda (que determina cómo el agente consigue el propósito), el equipo de desarrollo puede:
- Aumentar la estabilidad y la previsibilidad.
- Administrar la complejidad del sistema con mayor eficacia.
- Permite facilitar las adaptaciones al cambio ambiental o las necesidades empresariales sin perturbar toda la arquitectura.
Esta estrategia ayuda a lidiar con las propiedades estocásticas de LLM y construye un agente de IA más duro y está listo para el uso de la escala de producción.
