Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) basadas en flujos de trabajo agentes representan un cambio significativo frente a las cargas de trabajo tradicionales, caracterizándose por su naturaleza no determinista. Esto implica que pueden generar distintas salidas con la misma entrada, ya que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) emplean probabilidades para la generación de cada token, lo que suele ser un desafío para los diseñadores de estas aplicaciones al tratar de corregir acciones, identificar caminos óptimos y seleccionar herramientas adecuadas.
Para facilitar la implementación de estos flujos, es crucial contar con sistemas de observabilidad que aseguren resultados confiables. En este contexto, el servicio Arize AX emerge como una solución que permite rastrear y evaluar las tareas de los agentes de IA, contribuyendo a validar la precisión y confiabilidad de los flujos de trabajo.
La transición de demostraciones de IA prometedoras a sistemas de producción fiables enfrenta varios retos, a menudo subestimados por las organizaciones. Estos incluyen comportamientos impredecibles a gran escala, modos de fallo ocultos, caminos no deterministas y complejidades en la integración de herramientas. Estas dificultades hacen que los métodos tradicionales de pruebas y monitoreo sean inadecuados.
Arize AX, un servicio para la ingeniería de IA empresarial, ofrece un marco de observabilidad y experimentación para estas aplicaciones. El servicio incluye componentes como el seguimiento completo de operaciones de LLM, evaluaciones automatizadas de calidad y gestión de conjuntos de datos, facilitando una supervisión continua desde el desarrollo hasta la producción.
La combinación de Arize AX con Strands Agents, un marco de bajo código para la creación de agentes de IA, propone una plataforma potente para optimizar los flujos de trabajo de estos agentes. Esta integración permite un rastreo detallado de las decisiones y comportamientos de los agentes, mejorando su rendimiento y fiabilidad.
Además, la supervisión constante se vuelve vital para mantener la confiabilidad en producción. La capacidad de detectar problemas de manera temprana y gestionar costos es crucial para proporcionar experiencias de usuario de alta calidad. A medida que las organizaciones adoptan flujos de trabajo agentes más ampliamente, la combinación de Amazon Bedrock y Arize AI se perfila como un nuevo estándar para implementar IA de manera confiable, permitiendo a las empresas aprovechar el poder transformador de los agentes de IA mientras evitan los problemas experimentados por los primeros adoptantes.
