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En este artículo, aprendes sobre el ciclo de vida del desarrollo de agentes y cómo se diferencia de los enfoques tradicionales de desarrollo de software. El ciclo de vida del desarrollo del agente incluye cinco fases: descubrimiento, experimentación, construcción, despliegue y estado estacionario operativo. Comprender estas fases te ayuda a diseñar e implementar soluciones efectivas de agentes de IA.
El desarrollo de agentes requiere un enfoque especializado debido a la naturaleza dinámica de los modelos de IA y las dependencias de datos. A diferencia del desarrollo de software tradicional, el desarrollo de agentes enfatiza procesos iterativos, retroalimentación continua y la mitigación temprana de riesgos mediante validación.
| Step | Phase | Description |
|---|---|---|
| 1 | Descubrimiento | Identificar requisitos, partes interesadas, necesidades y alcance del proyecto |
| 2 | Experimentación | Probar hipótesis, explorar tecnologías y evaluar las respuestas de los héroes |
| 3 | Construir | Desarrollar la solución completa con la arquitectura adecuada |
| 4 | Desplegar | Lanza en el entorno de producción y lanza |
| 5 | Estado estacionario operativo | Mantener, monitorizar y mejorar continuamente el sistema |
Los siguientes principios sustentan estas fases:
- Iterativo: Las fases pueden solaparse e iterar
- Impulsado por retroalimentación: Cada fase informa a la siguiente
- Mitigación de riesgos: La validación temprana reduce el riesgo
Fases de descubrimiento y experimentación
La fase de descubrimiento se centra en comprender los requisitos empresariales y en identificar casos de uso apropiados para la implementación de agentes. Esta fase requiere una consideración cuidadosa de si la implementación de la IA aporta un valor significativo para justificar la complejidad añadida.
La experimentación debe basarse en conjuntos de datos del mundo real y modelos actuales, en lugar de datos sintéticos o limitados de prueba. La ideación de prueba de concepto utilizando datos sintéticos aumenta el riesgo de que los agentes no funcionen como se espera en entornos de producción. Minimizar el tiempo entre las fases de experimentación y construcción para disminuir el riesgo de que la deriva del modelo o de los datos afecte al rendimiento del agente.
Fases de construcción y despliegue
La fase de construcción traduce conocimientos experimentales en implementaciones de agentes listos para producción. Las decisiones de arquitectura que tomas durante esta fase afectan directamente a la fiabilidad operativa y a los requisitos de mantenimiento.
El despliegue implica la transición de agentes de entornos de desarrollo a sistemas de producción, manteniendo al mismo tiempo las características de calidad y rendimiento establecidas durante la experimentación.
Estado estacionario operativo
El estado estacionario operativo representa el mantenimiento continuo y la optimización del rendimiento del agente. Durante esta fase, monitorizas, evalúas y ajustas continuamente para mantener los estándares de operabilidad a medida que evolucionan los requisitos empresariales y las tecnologías subyacentes.
Paso siguiente
Aprende a elegir la plataforma anfitriona adecuada. La plataforma anfitriona determina las capacidades de orquestación, el acceso al modelo y las funciones operativas disponibles para tu agente. Estas características afectan directamente a la calidad y al rendimiento de la respuesta.