El protocolo de coral de la infraestructura de inteligencia artificial agente reconoce que más grande no siempre es mejor cuando se trata de escalar agentes de IA. La startup acaba de acumular una nueva puntuación récord en el popular punto de referencia GAIA, lo que demuestra que es posible reforzar el rendimiento de los agentes de IA utilizando una arquitectura basada en “orquestación inteligente” en lugar de lanzar más poder de procesamiento detrás de ellos.
El protocolo de coral de código abierto se centra en la idea de la escala horizontal como un medio para elevar los algoritmos de IA más allá de lo que generalmente son capaces, en contraste con la sabiduría predominante en la industria que más parámetros equivale a mejores resultados.
Mientras que los gustos de Openai, Google y Microsoft Corp. trabajan duro en el desarrollo de modelos de lenguaje grande cada vez más potentes, Coral cree que es posible lograr los mismos resultados utilizando modelos de lenguaje pequeños y una coordinación segura y paralela de múltiples agentes. Y ahora, tiene los resultados de referencia para respaldar esas afirmaciones.
El sistema de agente Gaia de Coral se desarrolló especialmente para el punto de referencia GAIA, que es una de las pruebas más reconocidas para medir la capacidad de los sistemas de IA agente para resolver tareas del mundo real que los humanos tardarían horas y horas para completar. La prueba GAIA consta de 450 preguntas fiscales diseñadas para evaluar la capacidad de un sistema de IA para actuar como un “asistente de propósito general”, dijo Coral, y solo pueden responderse realizando investigaciones intensivas, analizando cuidadosamente los datos y el razonamiento para sacar conclusiones.
Según Coral, el sistema de agente GAIA se basa en un marco de colaboración de código abierto y múltiples agentes llamado OWL, que representa el “aprendizaje de la fuerza laboral optimizada. Desarrollado por la comunidad de camello-AI, OWL está diseñado para automatizar tareas complejas al coordinar docenas de agentes de IA especializados para que los agentes de IA especializados funcionen como un equipo. Para diferentes agentes, cada uno posee su propia lógica de decisión y armó con su propio conjunto de herramientas y habilidades especializadas.
El sistema de Coral está compuesto por numerosos agentes de IA especializados en tareas como planificación, resolución de problemas, búsqueda de respuestas, crítica, análisis de imágenes, brindar asistencia, búsqueda de información, navegación web y análisis de video. Hablan entre sí utilizando las herramientas de comunicación basadas en el protocolo de contexto Modell del protocolo de Coral.
Los resultados alcanzados por el novedoso sistema de Coral ilustran la verdad detrás del viejo adagio de que “muchas cabezas son mejores que una”, ya que logró una puntuación récord en el punto de referencia de Gaia, superando el puntaje anterior del agente Magnetic-UI de Microsoft en un 34%.
El cofundador y director de tecnología de Coral, Caelum Forder, dijo que la industria de la IA no tendrá más remedio que prestar atención a los resultados alcanzados por Gaia Agent System. “El papel de los modelos pequeños en los sistemas de agente ha sido poco vendido hasta la fecha, pero las mareas están comenzando a girar”, prometió.
El rendimiento de Coral valida una hipótesis anterior de Nvidia Corp., que presentó un documento en junio que afirma que el futuro de los agentes de IA se encuentra en SLM combinado con una orquestación inteligente, en lugar de LLMS independientes. Sin duda, los gustos de Google, Microsoft y OpenAi ahora pueden comenzar a reconsiderar sus estrategias actuales, que se centran en capacitar a LLM siempre más poderosas mientras corren para desarrollar una “inteligencia general artificial” similar a la humana.
Forder agregó que la escala horizontal no solo es posible, sino también más práctica, ya que los modelos de IA más pequeños usan significativamente menos potencia que las LLM. “El Internet de los agentes ahora es una realidad que funciona”, continuó. “Si eres un desarrollador de agentes, solo coraliza, y si eres un desarrollador de aplicaciones, crea mejor para menos usar nuestra infraestructura”.
Coral dijo que su infraestructura basada en gráficos se puede aplicar a cualquier tipo de sistema de IA, y abre la puerta para que cualquiera cree agentes de IA extremadamente potentes en función de una arquitectura liviana. Significa agentes de IA que pueden manejar más datos, integrarse con otros sistemas y generar mejores resultados, sin los costos excesivos asociados con la ejecución de LLM.
