[10/02/2025] Google Cloud anunció el lanzamiento de la versión beta pública de Gen AI Toolbox for Databases en asociación con LangChain, marco de orquestación para desarrolladores que crean aplicaciones de modelos de lenguaje (LLM) de gran tamaño.
"Gen AI Toolbox for Databases (Toolbox) es un servidor de código abierto que permite a los desarrolladores de aplicaciones conectar aplicaciones de IA generativa (GenIA) basadas en agentes de nivel de producción a bases de datos. Agiliza la creación, implementación y gestión de sofisticadas herramientas de IA de generación capaces de consultar bases de datos con acceso seguro, observabilidad sólida, escalabilidad y capacidad de gestión integral. Actualmente proporciona conectividad a PostgreSQL autoadministrado, MySQL, así como a bases de datos administradas, incluidas AlloyDB, Spanner y Cloud SQL para Postgres, Cloud SQL para MySQL y Cloud SQL para SQL Server Estamos abiertos a contribuciones de otras bases de datos fuera de Google Cloud”, sostuvo Hamsa Buvaraghan, gerente de Producto de Google Cloud Databases, en una entrada de blog.
El ejecutivo anotó que Gen AI Toolbox for Databases mejora la forma en que las herramientas de GenIA interactúan con los datos, abordando los desafíos comunes en la gestión de herramientas de GenIA. "Al actuar como intermediario entre la capa de orquestación de la aplicación y las fuentes de datos/bases de datos, permite un desarrollo más rápido y un acceso más seguro a los datos, mejorando la calidad de producción de las herramientas”.
Buvaraghan explicó que Toolbox consta de dos componentes: un servidor que especifica las herramientas para el uso de la aplicación, y un cliente que interactúa con este servidor para cargar estas herramientas en marcos de orquestación. "Esto centraliza la implementación y las actualizaciones de herramientas, incorporando las mejores prácticas de producción integradas para mejorar el rendimiento, la seguridad y simplificar las implementaciones”.
Beneficios
El ejecutivo a{adió que Toolbox ofrece varias funciones que proporcionan una mejor capacidad de gestión, seguridad y observabilidad para los agentes de IA. Algunos de los beneficios para los desarrolladores de aplicaciones son los siguientes:
- Desarrollo simplificado: El código repetitivo reducido y la integración consolidada simplifican el desarrollo de herramientas y el uso compartido entre otros agentes.
- Rendimiento y escalabilidad integrados: Agrupación de conexiones integrada y conectores optimizados para bases de datos populares con el fin de gestionar la eficiencia de la gestión de conexiones.
- Implementación sin tiempo de inactividad: Un enfoque basado en la configuración permite una implementación fluida de nuevas herramientas y actualizaciones sin ninguna interrupción del servicio y admite implementaciones incrementales.
- Seguridad mejorada: Mediante el uso de Oauth2 y ODIC, la compatibilidad integrada con proveedores de autenticación comunes permite el control sobre el acceso de los agentes a las herramientas y los datos.
- Observabilidad de extremo a extremo: Toolbox se integra con OpenTelemetry, proporcionando información desde el primer día a través del registro, las métricas y el seguimiento, ofreciendo observabilidad de extremo a extremo para mejorar las operaciones.
Compatibilidad con LangChain
Buvaraghan explicó que LangChain es el marco de desarrollo más popular para crear aplicaciones LLM, y señaló que Toolbox es compatible con el ecosistema de LangChain desde el primer día. "Junto con Toolbox, LangGraph puede aprovechar LLM como Gemini en Vertex AI para crear potentes flujos de trabajo de agentes”.
El ejecutivo anotó que LangGraph amplía las capacidades de LangChain al proporcionar un marco para crear aplicaciones multiactor con estado con LLM. Su compatibilidad con ciclos, gestión de estados y coordinación permite el desarrollo de agentes de IA complejos y dinámicos. Todas estas capacidades se integran a la perfección con Toolbox.
"La llamada de herramientas es esencial para los agentes de construcción. Los agentes deben llamar a las herramientas de forma controlada y especificada, ejecutar la herramienta de forma fiable y, a continuación, devolver el contexto correcto a la LLM. LangGraph proporciona un marco de agentes de bajo nivel para administrar cómo se llama a las herramientas y cómo se integran sus respuestas, lo que garantiza la precisión y el control. A continuación, Toolbox se encarga de la ejecución en sí, ejecutando la herramienta sin problemas y devolviendo resultados. Juntos, crean una potente solución para la llamada de herramientas en los flujos de trabajo de los agentes”, finalizó Buvaraghan.
Franca Cavassa, CTOPerú