Curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA con Google (5/5) Día 5: Llega el Libro Blkaggle.com/whitepaper-pro… la producción” https://t.co/zMqYgIvnwt Del prototipo a la producción: Ampliando el aprendizaje automático con agentes inteligentes. Conclusión clave: Más del 80 % de los proyectos de aprendizaje automático fracasan en la etapa de transición del prototipo a la producción. La causa principal reside en tres grandes desafíos: la deriva de datos, la integración de sistemas y la escalabilidad, que las herramientas tradicionales de MLOps ya no pueden abordar. El libro blanco de Google propone una solución: sustituir las rígidas líneas de montaje por agentes de IA, lo que permitirá a los sistemas tener capacidades autónomas de percepción, planificación y acción. 1. Capacidades básicas de los agentes inteligentes: • Integra LLM + invocación de herramientas + memoria; • Admite bucles ReAct, capaces de manejar de forma autónoma tareas de extremo a extremo como limpieza de datos, ingeniería de características, reentrenamiento de modelos y monitoreo/alertas. 2. Dos modos de agente: Agente único: adecuado para la automatización de un solo punto (como la detección automática de deriva y el reentrenamiento). • Colaboración multiagente: Mediante la división del trabajo basada en el protocolo A2A, se pueden llevar a cabo procesos complejos a nivel de producción. 3. Un camino de cuatro pasos desde el prototipo hasta la producción: Prototipo → Adición de memoria y herramientas → Pruebas de simulación → Despliegue en contenedores con Vertex AI/Kubernetes + monitorización de autorreparación 4. Beneficios reales: Ciclo de despliegue reducido en un 40% • Reducción de la intervención humana en más del 50 % Los costes totales de operación y mantenimiento disminuyeron un 30%. 5. Cadena de herramientas prácticas recomendada Cuaderno de Kaggle + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Creador de agentes de IA de Vertex
