BeeAI: la apuesta de código abierto de IBM por el futuro de los sistemas multiagente

Los agentes de IA están de moda estos días. Estos programas, que pueden realizar tareas en nombre de sus usuarios, se consideran el futuro de la IA. Y se están convirtiendo en una parte central de la estrategia de IA para las principales empresas tecnológicas, como Oracle, Microsoft, Salesforce y, por supuesto, IBM, por no hablar de gigantes de la IA como OpenAI y Perplexity.

Según el CEO de Salesforce, Marc Benioff, cuyo entusiasmo fue ampliamente difundido por la prensa en diciembre pasado, el uso de agentes de IA para resolver problemas y tomar decisiones podría suponer una oportunidad de un billón de dólares.

Ahí entró BeeAI. El año pasado, IBM Research lanzó el Bee Agent marco, una plataforma totalmente de código abierto y no-code para primeros pasos con agentes. Los agentes de IA, llamados "abejas", se conectan a un LLM y pueden acceder a herramientas para responder a las consultas de los usuarios y realizar tareas. Los agentes también pueden reflexionar sobre lo que están haciendo e idear nuevos enfoques. Ahora, el equipo está trabajando y lanzando mejoras a BeeAI, agregando un marco Python, multiagentes y mejoras en la experiencia del desarrollador.

Las actualizaciones de BeeAI impulsan la idea aún más con la extensión multiagente. La visión general, según Michael (Max) Maximilien, ingeniero distinguido de IBM, es "hacer que las cosas simples sean simples y las complejas posibles".

"La forma en que se concibe BeeAI es como un sistema que amplía este modelo, de modo que no es necesario contar con un solo agente para responder a una pregunta. Es posible que necesite varios agentes".

El enfoque agéntico intenta imitar cómo los humanos interactúan y realizan el trabajo en la vida real.

Por lo general, un equipo de alto rendimiento está formado por personas que se centran mucho en tareas específicas, pero que también pueden gestionar las dependencias paralelas en las que trabajan otros miembros del equipo. Para ser efectivos, los trabajadores deben realizar algunos trabajos simultáneamente, mientras que otras tareas requieren una ejecución secuencial.

"BeeAI permite no solo múltiples agentes, sino también agentes de diferentes implementaciones", explica Maximilien. “No todos tienen que ser el mismo tipo de agente. La idea es que puedan colaborar para responder consultas o ejecutar flujos de trabajo para los usuarios."

También hay un elemento de reutilización en la multiagencia, dice Maximilien, es decir, varios agentes especializados trabajan juntos en lugar de que un agente intente hacerlo todo. Un aspecto clave: BeeAI es de código abierto e implementado en TypeScript y Python. El equipo detrás de Agent Bee Framework y BeeAI quiere incorporar los comentarios de los usuarios. "Queremos que la plataforma sea útil desde el primer momento, por lo que queremos la entrada de las personas que la utilizan", dice.

"Tenemos un conjunto de opiniones claras sobre cómo se debe hacer multiagencia, pero también creemos que es mejor hacerlo abiertamente", dice Maximilien. "Es similar a cómo la programación evolucionó de los lenguajes procedimentales a los orientados a objetos. Estos nuevos paradigmas tuvieron éxito porque muchos lenguajes, como Java, adoptaron la apertura y fomentaron la creatividad y la facilidad de uso".

Muchas organizaciones ya están explorando cómo utilizar marcos multiagente para lograr una mayor escala y rendimiento, especialmente cuando se trata de ejecutar tareas más complejas o específicas del dominio.

"La mayoría de las empresas necesitan resolver problemas específicos. Para resolver esos problemas con la IA, necesitan crear una solución agentiva y codificar el flujo de trabajo utilizando los LLM y las herramientas", afirma Maximilien. “Necesitan resolver sus flujos de trabajo diarios, empoderar a sus usuarios y mejorar sus operaciones”.

En su opinión, las organizaciones ven la IA no solo como una forma de automatizar los flujos de trabajo, sino también de capacitar a los empleados. Ese es el valor real.

"Vemos esto como algo que continuará creciendo con las adiciones multiagente porque los usuarios individuales encontrarán más valor en la resolución de problemas más complejos", dice, invitando a los desarrolladores a seguir utilizando BeeAI e integrarla en sus herramientas.