Pero aquí está la limitación que los primeros usuarios están descubriendo: ambos protocolos son apátranos por diseño. Una vez que un agente envía o recibe un mensaje, la interacción se ha ido. No hay memoria duradera, ni registro, ni linaje. Eso está bien para los experimentos. Pero trate de ejecutar un flujo de trabajo de múltiples agentes en la producción, por ejemplo, un agente de planificación financiera que coordina con un agente de evaluación de riesgos y un agente de cumplimiento, y rápidamente llegará a las paredes tratando de solucionar problemas, probar nuevas versiones de agentes o la toma de decisiones de auditoría.
Como comunidad, tuvimos que abordar esta falta de registros de transacciones previamente, antes de que los microservicios pudieran ser ampliamente adoptados. Si bien los servicios sin estado pueden escalar fácilmente y son fáciles de administrar, en última instancia descargan la carga de la memoria, la historia y la coordinación a los sistemas externos, creando cuellos de botella o deficiencias para entornos complejos y distribuidos. Los sistemas de IA de agente apátridas de hoy enfrentan el mismo desafío: carecen de la capacidad de retener el contexto en las interacciones, haciéndolos frágiles y difíciles de coordinar a escala empresarial.
La infraestructura de datos debe convertirse en un participante de primera clase
Hacer que las arquitecturas de agente funcionen en producción no es simplemente un problema de protocolo; Es un problema de arquitectura de datos. Los agentes no son solo consumidores de indicaciones estáticas. Son los tomadores de decisiones autónomos que reaccionan a su entorno. Esto significa que su infraestructura de datos debe respaldar las decisiones en tiempo real informadas por el entorno empresarial, no solo el procesamiento por lotes y las consultas estáticas.
Considere el ejemplo de una empresa de comercio electrónico que implementa agentes para gestión de inventario, servicio al cliente y detección de fraude. Estos agentes necesitan compartir el contexto. Cuando el agente de inventario ve patrones de demanda inusuales, el agente de detección de fraude debe saber de inmediato. Cuando el servicio al cliente resuelve una queja, tanto el inventario como los agentes de fraude deben tener ese contexto para futuras decisiones. Sin maquinaria para compartir este estado, cada interacción comienza desde cero.
