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¡Deja de construir agentes de IA!

2025-07-03

Hugo, un experto que asesora a equipos de Netflix, Meta y la Fuerza Aérea de EE. UU. en la construcción de sistemas basados en LLM, argumenta que muchos equipos adoptan prematuramente agentes de IA, lo que resulta en sistemas complejos y difíciles de depurar. Afirma que los flujos de trabajo más simples, como la concatenación, el procesamiento paralelo, el enrutamiento y los patrones de orquestador-trabajador, suelen ser más efectivos que los agentes complejos. Los agentes son la herramienta adecuada solo cuando se trata de flujos de trabajo dinámicos que requieren memoria, delegación y planificación. El autor comparte cinco patrones de flujo de trabajo LLM y enfatiza la importancia de construir sistemas observables y controlables. Evite los agentes para sistemas empresariales estables; son más adecuados para escenarios con intervención humana.

Pipelines de ML sin conexión vs. en línea: la clave para escalar la IA

2025-05-13

Este artículo destaca la diferencia crucial entre los pipelines de aprendizaje automático sin conexión y en línea en la construcción de sistemas de IA escalables. Los pipelines sin conexión manejan el procesamiento por lotes, como la recopilación de datos, ETL y el entrenamiento de modelos, mientras que los pipelines en línea sirven predicciones en tiempo real o casi en tiempo real a los usuarios. El artículo enfatiza la importancia de separar estos pipelines y utiliza un pipeline de características para el ajuste fino de un SLM de resumen como ejemplo. Explica cómo construir un proceso de generación de conjuntos de datos reproducible, rastreable y escalable utilizando frameworks MLOps como ZenML. Este proceso extrae datos de MongoDB, los procesa en varias etapas y, finalmente, los publica en Hugging Face. Comprender esta separación es crucial para construir sistemas de IA robustos a nivel de producción.