Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) basadas en flujos de trabajo agenticos están revolucionando el panorama tecnológico, distinguiéndose por su naturaleza no determinista. A diferencia de las cargas de trabajo tradicionales, estas aplicaciones pueden generar resultados diversos a partir de la misma entrada gracias a que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) emplean probabilidades para la generación de cada token. Esta característica plantea desafíos para los diseñadores de aplicaciones de IA, relacionados con la corrección de acciones, la identificación de caminos óptimos y la selección adecuada de herramientas.
Para abordar estos retos, es crucial implementar un sistema de observabilidad que garantice la producción de resultados fiables. En este contexto, el servicio Arize AX emerge como una solución clave al permitir rastrear y evaluar las tareas de los agentes de IA, validando así la precisión y fiabilidad de sus flujos de trabajo.
El camino desde una demostración prometedora de IA hasta un sistema de producción confiable enfrenta diversos desafíos que muchas organizaciones tienden a subestimar. Entre estos, se encuentran comportamientos impredecibles a gran escala, fallos ocultos, caminos no deterministas y complejidades en la integración de herramientas. Estos obstáculos hacen que los métodos tradicionales de pruebas y monitoreo resulten inadecuados.
Arize AX ofrece un marco integral para la ingeniería de IA empresarial, cubriendo aspectos de observabilidad, evaluación y experimentación de estas aplicaciones. Proporciona seguimiento completo de operaciones de LLM, evaluaciones automáticas de calidad y gestión de conjuntos de datos, lo cual facilita una supervisión continua desde el desarrollo hasta la producción.
La combinación de Arize AX con Strands Agents, un marco de código bajo para la creación de agentes de IA, constituye una plataforma robusta y simplificada para optimizar los flujos de trabajo agenticos. Esta integración permite un seguimiento detallado de las decisiones y comportamientos de los agentes, mejorando su rendimiento y fiabilidad.
La importancia de una supervisión constante se destaca en la necesidad de mantener la confiabilidad en producción. Detectar problemas tempranamente, monitorear el rendimiento y gestionar los costos son acciones críticas para ofrecer experiencias de usuario de alta calidad. A medida que las organizaciones adoptan más ampliamente los flujos de trabajo agenticos, la combinación de Amazon Bedrock y Arize AI se presenta como un nuevo estándar en la implementación de IA confiable. Esto permite a las empresas aprovechar el potencial transformador de los agentes de IA, evitando los problemas que enfrentaron los primeros adoptantes.
