No todos los sistemas de IA necesitan ser agentes

Esta publicación explora los avances recientes en los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y compara diferentes arquitecturas de sistemas de IA, incluyendo LLM puros, sistemas basados en Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el uso de herramientas y flujos de trabajo de IA, y agentes de IA. Utilizando una aplicación de selección de currículums como ejemplo, ilustra las capacidades y complejidades de cada arquitectura. El autor argumenta que no todas las aplicaciones requieren un agente de IA; la arquitectura correcta debe elegirse en función de las necesidades. La publicación enfatiza la importancia de construir sistemas de IA confiables, recomendando comenzar con patrones simples y componibles y agregar complejidad de forma incremental, priorizando la confiabilidad sobre la capacidad bruta.