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

Los agentes de IA están muy de moda últimamente. 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, incluidas Oracle, Microsoft, Salesforce y, por supuesto, IBM, sin mencionar los gigantes de la IA como OpenAI y Perplexity.

Según el director ejecutivo (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 ser una oportunidad de un billón de dólares.

Llegó BeeAI. El año pasado, IBM Research lanzó Bee Agent Framework, una plataforma totalmente de código abierto y sin código para comenzar con los 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 y proponer nuevos enfoques. Ahora, el equipo está trabajando y lanzando mejoras a BeeAI, agregando un marco Python, multiagentes y mejoras a 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 piensa en BeeAI es [que] está expandiendo este modelo en el que no necesariamente se necesita un solo agente para responder una pregunta. Es posible que se necesiten varios agentes”.

El enfoque agéntico intenta imitar la forma en que los humanos interactúan y hacen el trabajo en la vida real.

Por lo general, un equipo de alto rendimiento está formado por personas que están muy enfocadas en tareas específicas, pero que también pueden gestionar 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 con múltiples agencias, 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 y se implementa en TypeScript y Python. El equipo detrás de Agent Bee Framework y BeeAI quiere incorporar el feedback de los usuarios. "Queremos que la plataforma sea útil desde el primer momento, por lo que queremos el aporte de las personas que la usan", dice.

“Tenemos un conjunto de opiniones claras sobre cómo se debe hacer la 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, fomentando 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 de un dominio.

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

Las organizaciones ven la IA no solo como una forma de automatizar flujos de trabajo, sino también de empoderar a los empleados, cree. Ese es el valor real.

“Vemos esto como algo que seguirá creciendo con las incorporaciones de múltiples agentes porque los usuarios individuales encontrarán más valor en la resolución de problemas más complejos”, dice, invitando a los desarrolladores a usar BeeAI e integrarlo en sus herramientas.