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Agentes basados en herramientas para servidores
Los agentes basados en herramientas para servidores mejoran las funciones de los agentes al delegar la ejecución de las herramientas a un servidor externo que cuenta con un entorno de ejecución dedicado a las herramientas, los scripts y los agentes compuestos. A diferencia de las llamadas a funciones en línea que el bucle de agentes selecciona e invoca, los agentes basados en servidor subcontratan la lógica y el proceso de ejecución a otros agentes o sistemas. Esto proporciona funciones avanzadas, como el encadenamiento de múltiples herramientas, la ejecución aislada y el razonamiento especializado. Los servidores de herramientas son ideales para acciones complejas, activas o que requieren muchos recursos, en las que las propias herramientas pueden implicar modelos de IA, reglas empresariales o entornos independientes.
Arquitectura
El siguiente es un patrón para los agentes basados en herramientas para servidores:
Description (Descripción)
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Recibe una consulta
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Un usuario o un sistema envía una solicitud al shell del agente.
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El agente interpreta la consulta y se prepara para enviarla a un servidor de herramientas.
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Ejecuta los procesos del servidor de herramientas
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El agente envía la tarea, junto con los parámetros estructurados, a un servidor de herramientas.
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El servidor de herramientas puede entonces:
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Ejecute scripts o lógica en sistemas de cómputo dedicados (por ejemplo AWS Lambda, contenedores o Amazon SageMaker)
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Utilice su propio subagente con el razonamiento LLM para seleccionar y ejecutar las herramientas
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Gestione las dependencias, los reintentos o los flujos de ejecución en varios pasos
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Envíe los resultados al agente principal cuando se complete la tarea
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Utiliza el razonamiento LLM con el resultado de la herramienta
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El agente invoca un LLM y pasa la consulta original y el resultado del servidor de herramientas como parte de la solicitud.
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El LLM sintetiza una respuesta que incorpora la información recién adquirida.
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Devuelve una respuesta
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El agente devuelve una respuesta estructurada o en lenguaje natural al usuario o al sistema que realiza la llamada.
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(Opcional) Los resultados se pueden almacenar en la memoria o en los registros de auditoría.
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Capacidades
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Las herramientas se invocan fuera del ciclo de ejecución del agente principal
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La ejecución de la herramienta puede implicar llamadas LLM, cadenas lógicas o subagentes
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El agente actúa como controlador o despachador, no solo como un envoltorio de herramientas
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Permite la componibilidad, la escalabilidad y el aislamiento de la lógica
Casos de uso comunes
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Organización de cadenas de modelos (por ejemplo, mediante la combinación de LLM, visión y código)
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Procesos de automatización impulsados por la IA
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DevOps agentes asistentes con ejecutores de guiones
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Agentes complejos de computación, simulación u optimización financiera
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Herramientas multimodales (por ejemplo, mediante la combinación de audio, documentación y acción)
Guía para la implementación
Puede crear este patrón utilizando lo siguiente: Servicios de AWS
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Amazon Bedrock (inferencia de agente, anfitrión y LLM)
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AWS Lambda, Amazon ECS o Amazon SageMaker Endpoints como entorno de ejecución del servidor de herramientas AWS Fargate
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Amazon API Gateway o AWS App Runner para exponer el servidor de herramientas APIs
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Amazon EventBridge para mensajería desacoplada agent-to-tool
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AWS Step Functions o AWS AppFabric para componer una lógica multiagente en el servidor de herramientas
Resumen
Los agentes basados en herramientas que utilizan servidores son altamente modulares y escalables. Disocian la lógica de decisión de la ejecución, lo que permite que el agente principal sea ligero y, al mismo tiempo, delegue las acciones complejas o delicadas a otros sistemas. Esto es importante para la IA de los agentes de nivel empresarial, especialmente en entornos que requieren gobernabilidad, observabilidad, aislamiento, composición dinámica o cualquier combinación de ambos.
