Pare de construir agentes de IA!

Hugo, um especialista que aconselha equipes da Netflix, Meta e da Força Aérea dos EUA na construção de sistemas com base em LLMs, argumenta que muitas equipes adotam prematuramente agentes de IA, resultando em sistemas complexos e difíceis de depurar. Ele afirma que fluxos de trabalho mais simples, como encadeamento, processamento paralelo, roteamento e padrões de orquestrador-trabalhador, costumam ser mais eficazes do que agentes complexos. Agentes são a ferramenta certa apenas ao lidar com fluxos de trabalho dinâmicos que exigem memória, delegação e planejamento. O autor compartilha cinco padrões de fluxo de trabalho LLM e enfatiza a importância de construir sistemas observáveis e controláveis. Evite agentes para sistemas empresariais estáveis; eles são mais adequados para cenários com intervenção humana.