Construyendo Sistemas de Agentes de IA Eficientes: Lecciones de UserJot

UserJot experimentó con la construcción de un sistema de IA multiagente para analizar retroalimentación de clientes a gran escala y generar automáticamente entradas de registro de cambios. El autor comparte los aprendizajes clave, centrándose en una arquitectura de dos niveles: los agentes primarios gestionan el contexto y la descomposición de tareas, mientras que los subagentes sin estado se centran en tareas individuales. La eficiencia proviene de la descomposición de tareas (vertical y horizontal), protocolos de comunicación estructurados, especialización de agentes y patrones de orquestación como MapReduce. El artículo enfatiza la importancia de la falta de estado, las estrategias de gestión de contexto y los mecanismos de manejo de errores, ofreciendo consejos de optimización del rendimiento y métricas de monitoreo.