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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: orchestration
Cómo los subagentes y los sistemas multiagente dividen el trabajo y los tokens de costo.
Subagentes vs sistemas multiagente: el diseño orquestador-trabajador, cuatro topologías, cuánto cuesta cada uno en tokens, y los casos en los que un único agente funciona mejor.
12 min de lecturaOrquestación multiagente en Bedrock y LangGraph: cuatro patrones
Patrones de supervisor-trabajador, pipeline, fan-out y debate con LangGraph en AWS Bedrock, además de transferencias de responsabilidades, protectores de presupuesto, rastreo y modos de fallo en producción.
22 min de lecturaUn agente, muchos especialistas: por qué una IA personal debe dirigir el trabajo en lugar de hacerlo todo ella misma.
Un asistente de IA personal funciona mejor como orquestador: dirige las tareas a agentes de programación, modelos y scripts simples, con permisos graduados.
10 min de lecturaSobrevivir a picos de tráfico en sistemas multiagente con un contrato de tres capas
Mantener funcionales los sistemas multiagente cuando el tráfico aumenta diez veces: un controlador de colas, limitación del tráfico por herramienta y verificaciones sincrónicas de políticas, además de métricas y una demostración de picos de tráfico.
8 min de lecturaComparación de seis frameworks de agentes de IA en Python al crear el mismo agente.
El mismo agente de investigación creado en LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Smolagents y Google ADK, con líneas, tokens, puntuaciones de depuración y una guía de selección.
11 min de lecturaEl video por IA necesita orquestación: lecciones del diseño del pipeline de VideoAgent.
El video generado por IA necesita más orquestación que un generador mejor: planificación global, recuperación de nivel grueso a fino, grafos ejecutables, bucles de reparación y las deficiencias de VideoAgent.
8 min de lecturaOrquestación full-stack para agentes de IA empresarial: seis capas más allá del modelo
Los agentes de IA empresarial fallan en aspectos relacionados con el modelo: integraciones, estado, observabilidad, gobernanza y transferencias de tareas a humanos. Seis capas de orquestación y una verificación de madurez.
7 min de lecturaUn agente es un bucle while: dónde se utilizan LangChain create_agent y LangGraph Fit.
Un agente de llamada a herramientas en veinte líneas, los cuatro problemas de producción que se presentan con bucles y cuándo pasar de LangChain create_agent a los gráficos de estado de LangGraph.
8 min de lecturaContratos de delegación para equipos de agentes de IA: alcance, aceptación y gestión de fallos
Por qué los títulos de trabajo de los agentes no evitan las transferencias defectuosas, y cómo se puede probar un contrato de delegación con políticas obligatorias, así como reglas independientes para la aceptación y los fallos.
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