Un ex ingeniero de Google explica cómo funcionan los bucles de agentes de IA, harness y evals en 20 minutos.
Un ex ingeniero de Google explica cómo funcionan los bucles de agentes de IA, harness y evals en 20 minutos.
Un experto de Google revela los mecanismos detrás de la mejora de los agentes de IA a través de bucles, memoria y evaluaciones.
La lógica es simple: rastrea cada ejecución → pásala por un evaluador LLM → identifica fallos → corrígelos → lanza una nueva versión.
Así es como los agentes mejoran gradualmente.
- Bucles de agentes: El mecanismo central que permite a los agentes aprender de sus errores.
- Memoria: Almacena información sobre ejecuciones anteriores, ayudando a evitar la repetición de errores.
- Harness: Una herramienta para probar e integrar agentes en diversos entornos.
- Evals: Evaluación del rendimiento de los agentes para identificar sus debilidades.
Ver en YouTube 😜 Míralo y guarda este marco.
Por qué es importante
AnálisisComprender estos mecanismos es crucial para los desarrolladores que buscan crear sistemas de IA más eficientes y adaptativos.
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