En el mundo en constante evolución de la inteligencia artificial, Microsoft sigue liderando el camino con marcos de trabajo innovadores diseñados para mejorar el desarrollo de la IA. Dos de los avances más destacados son los frameworks AutoGen y Semantic Kernel. Estas herramientas están destinadas a redefinir la forma en que los desarrolladores crean y gestionan aplicaciones de IA, ofreciendo capacidades y soporte sin precedentes.
En este artículo, exploraremos las características clave y los beneficios de estos frameworks, así como cuál deberías elegir.
AutoGen: Sistemas multiagente pioneros
AutoGen, desarrollado por el AI Frontiers Lab de Microsoft Research, es un framework de código abierto que facilita la creación y orquestación de aplicaciones agenticas distribuidas y basadas en eventos.
Algunas de sus características más destacadas son:
- Arquitectura basada en eventos: Permite la ejecución de agentes autónomos de larga duración que pueden colaborar a través de distintos entornos de información.
- Diseño multiagente: Facilita la interacción entre múltiples modelos de lenguaje grande (LLMs) y modelos de lenguaje pequeño (SLMs) para completar tareas complejas de forma autónoma o con supervisión humana.
- Flexibilidad y escalabilidad: Su diseño modular y adaptable lo hace ideal para diversas aplicaciones de inteligencia artificial.
Semantic Kernel: Soluciones de IA para empresas
Semantic Kernel es un SDK listo para producción que integra modelos de lenguaje grande (LLMs) y almacenes de datos en aplicaciones, permitiendo el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial generativa a escala empresarial.
Sus principales características incluyen:
- Soporte multilenguaje: Compatible con C#, Python y Java, ofreciendo flexibilidad para los desarrolladores.
- Frameworks para agentes y procesos: Facilita la creación de soluciones con un solo agente o múltiples agentes, ideal para entornos empresariales.
- Soporte a nivel empresarial: Con la versión 1.0, proporciona estabilidad y actualizaciones sin cambios disruptivos, respaldado por los servicios de soporte de Microsoft.
Ejemplo de agente: Automatización Inteligente en soporte al cliente con Semantic Kernel o AutoGen
La imagen muestra un ejemplo de asistencia inteligente en centros de llamadas utilizando agentes autónomos impulsados por IA. Esta solución, basada en Semantic Kernel o AutoGen, permite una coordinación dinámica entre varios agentes para resolver problemas de manera eficiente.
Cómo funciona el sistema
- Entrada del Usuario: Un cliente informa que su termostato inteligente no se conecta al Wi-Fi y muestra el error E-22.
- Análisis AI: Un modelo de lenguaje natural (LLM) analiza la consulta y extrae términos clave como «Wi-Fi», «Error: E-22» y «Thermostato X10».
- Planificación del Agente: Un Agente Planificador decide qué acciones tomar y distribuye las tareas a agentes especializados:
- Agente de Documentación: Busca documentación interna sobre el error E-22 y problemas de conexión Wi-Fi.
- Agente de Video: Busca y resume contenido en video relacionado con la resolución del problema.
- Agente Web: Recupera recursos externos actualizados sobre problemas similares.
- Coordinación y Toma de Decisiones: Semantic Kernel o AutoGen habilitan la colaboración en tiempo real entre agentes, permitiéndoles planificar y ejecutar tareas de manera autónoma.
- Entrega de Respuesta: El sistema proporciona al cliente una solución integral basada en documentación, videos y referencias externas, optimizando el tiempo de respuesta y mejorando la experiencia del usuario.
Beneficios de esta solución
- Automatización inteligente del soporte técnico a través de agentes autónomos.
- Reducción del tiempo de respuesta para la resolución de problemas.
- Integración de múltiples fuentes de información para soluciones más precisas.
- Escalabilidad y adaptabilidad a diferentes industrias y problemas técnicos.
¿Qué marco deberías elegir?
Anteriormente, la elección entre AutoGen y Semantic Kernel podría haber sido un reto. Sin embargo, un artículo de blog de Microsoft proporciona claridad según los objetivos específicos del proyecto:
Elige Semantic Kernel cuando:
- Tu objetivo principal sea desarrollar aplicaciones empresariales listas para producción.
- La estabilidad, el soporte robusto y la integración fluida con los sistemas empresariales existentes sean de suma importancia.
Elige AutoGen cuando:
- Estés explorando diseños innovadores de múltiples agentes y empujando los límites de la IA.
- La experimentación, la flexibilidad y una comunidad vibrante sean esenciales para tu proyecto.
El futuro: Un enfoque unificado
A principios de 2025, Microsoft tiene previsto unificar el entorno de ejecución multiagente de ambos marcos. Este enfoque permitirá a los desarrolladores aprovechar las ventajas de ambos marcos:
- Comenzar con AutoGen para la experimentación inicial y el diseño avanzado de agentes.
- Transitar sin problemas hacia Semantic Kernel para el despliegue de nivel empresarial.
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