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Desarrollar agentes de inteligencia artificial generativa capaces de abordar tareas del mundo real es un reto cada vez más sofisticado. La creación de estas aplicaciones requiere que los desarrolladores integren a los agentes con herramientas adicionales, como interfaces de usuario, marcos de evaluación y mecanismos para su mejora continua. Sin embargo, este proceso a menudo está plagado de comportamientos inesperados, flujos de trabajo complejos y una maraña de interacciones que pueden presentar dificultades considerables. En particular, la fase de experimentación presenta retos por su naturaleza tediosa y propensa a errores. Sin un seguimiento adecuado, los desarrolladores enfrentan barreras significativas para identificar cuellos de botella, comprender el razonamiento de los agentes, coordinar eficazmente múltiples herramientas y optimizar el rendimiento, lo que convierte la creación de agentes de inteligencia artificial en una tarea formidable.


En este contexto, Amazon SageMaker AI en conjunto con MLflow está emergiendo como una solución potente para optimizar la experimentación de agentes de inteligencia artificial generativa. Aprovechando el marco de agentes de código abierto, habilitando un rastreo y evaluación integrales de sus comportamientos.