Los sistemas de agentes comúnmente exitosos se construyen con patrones simples y componibles en lugar de marcos complejos.
Los agentes se definen como sistemas autónomos que utilizan herramientas para realizar tareas complejas, mientras que los flujos de trabajo siguen caminos de código predefinidos.
Para aplicaciones con LLM, es crucial encontrar la solución más sencilla posible para el problema y solo aumentar la complejidad cuando sea necesario.
El uso de frameworks puede simplificar la implementación de sistemas de agentes, pero también puede añadir capas de abstracción que complican la depuración.
Los flujos de trabajo típicos incluyen encadenamiento de prompts, enrutamiento, paralelización, y evaluador-optimizador, cada uno con sus usos específicos según la tarea.
Los agentes autónomos son efectivos para problemas abiertos donde no se puede predecir el número de pasos necesarios, aunque pueden incrementar los costos y errores.
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