[29/05/2025] DataRobot anunció syftr, un marco de código abierto diseñado para identificar flujos de trabajo agentico de alto rendimiento para uso comercial, ya disponible. Según lo señalado en el comunicado de prensa, Syftr permite a los profesionales de la IA descubrir e implementar de forma programática las mejores combinaciones de componentes, parámetros, herramientas y estrategias para casos de uso de agentes, optimizadas para la precisión, la velocidad de procesamiento y el costo.
"A medida que las organizaciones exploran cada vez más los sistemas de IA agentica, los profesionales y desarrolladores deben evaluar rápidamente las últimas tecnologías y asegurarse de que sus flujos de trabajo agentico tengan un rendimiento óptimo para casos de uso específicos en función de la calidad del modelo, el costo y el comportamiento deseado. Syftr aborda este desafío a través de un enfoque multiobjetivo que simula rápidamente las posibles configuraciones para identificar los mejores flujos de trabajo de IA con datos empresariales y optimiza la precisión, la latencia y el costo de las tareas. En los puntos de referencia RAG estándar de la industria, syftr identifica flujos de trabajo que reducen los costos hasta 13 veces con solo compensaciones de precisión marginales, lo que brinda un rendimiento casi óptimo a una fracción del precio”, sostuvo Venky Veeraraghavan, director de productos de DataRobot.
El ejecutivo anotó que Syftr agiliza la evaluación de flujos de trabajo de agentes completos a través de varias innovaciones clave, e indicó que ahora los profesionales de la IA pueden:
Descubrir los patrones, componentes y parámetros óptimos de la canalización de agentes
- Búsqueda multiobjetivo: Aprovecha un enfoque novedoso que utiliza la eficiencia de Pareto para generar y evaluar rápidamente diferentes estrategias de flujo de trabajo, parámetros, modelos y componentes para encontrar una configuración con precisión, costo y latencia óptimos.
Ejecuta cálculos de manera eficiente con costos minimizados
- Mecanismo de detención temprana de optimización bayesiana: Acelera la búsqueda mediante la técnica de poda de Pareto para comparar nuevos subflujos con un punto de referencia de referencia, eliminando cualquier flujo nuevo que no se muestre prometedor al cumplir o superar la línea de base. Este proceso produce una reducción del 80% en el tiempo y el costo de cómputo.
Evaluar e implementar las técnicas y tecnologías más recientes
- Independiente del componente: Evalúe cualquier módulo, flujo, modelo de incrustación o LLM, asegurándose de que incluso las tecnologías más recientes se consideren para la optimización en función de las contribuciones de los ingenieros de DataRobot y la comunidad de código abierto.
- Generador de código de canalización de agente: Implemente y ajuste fácilmente los flujos de trabajo de IA copiando el código LlamaIndex generado y listo para producción.
"A la escala y el ritmo de innovación actuales, es imposible que los desarrolladores evalúen manualmente cada nueva técnica, herramienta y actualización de LLM. Y aunque hay muchos puntos de referencia para evaluar las capacidades y el rendimiento de los modelos de forma aislada, los modelos rara vez se utilizan en el vacío, especialmente en la empresa. Ahora, syftr está rompiendo estas barreras por primera vez y permitiendo a los equipos de IA explorar espacios de búsqueda de flujo de trabajo a gran escala y entregar agentes de IA más rápido que nunca", comentó Dey,
El marco syftr está disponible de inmediato como un proyecto de código abierto con licencia permisiva con conjuntos de datos de referencia de la industria y un conjunto de datos de entrenamiento DataRobot accesible de forma gratuita en Huggingface. La versión empresarial de syftr estará disponible en la primavera del 2025.
Franca Cavassa, CTOPerú