Arquitectura de agente de IA: Confianza, no precisión

Esta publicación analiza la arquitectura de los agentes de IA, argumentando que la experiencia del usuario supera la precisión bruta. Utilizando un agente de atención al cliente como ejemplo, describe cuatro capas arquitectónicas: memoria (sesión, cliente, conductual, contextual), conectividad (integraciones del sistema), capacidades (profundidad de la habilidad) y confianza (puntuaciones de confianza, transparencia del razonamiento, transferencias suaves). Se comparan cuatro enfoques arquitectónicos: agente único, enrutador + habilidades, flujos de trabajo predefinidos y colaboración multiagente. El autor recomienda comenzar de forma simple y agregar complejidad solo cuando sea necesario. De manera contraintuitiva, los usuarios confían más en los agentes cuando son honestos sobre sus limitaciones, no cuando siempre tienen razón.