Recientemente, el equipo de investigación de Microsoft lanzó un nuevo sistema multiagente llamado Magnetic-One. Este marco permite que un modelo de IA dirija múltiples agentes asistentes para completar de forma colaborativa tareas complejas de múltiples pasos, con el objetivo de mejorar la productividad personal y empresarial.
Microsoft afirma que Magnetic-One es un sistema de agentes generalista que hace realidad la visión de larga data de aumentar la productividad y transformar la forma de vida.
Magnetic-One es un proyecto de código abierto, y los investigadores y desarrolladores pueden realizar desarrollos con fines comerciales bajo una licencia de Microsoft personalizada. Simultáneamente, Microsoft también lanzó una herramienta de evaluación de agentes de código abierto llamada AutoGenBench, diseñada para probar la eficacia de los sistemas de agentes. Esta herramienta se basa en el marco Autogen lanzado anteriormente y admite la comunicación y la colaboración entre múltiples agentes.
El núcleo de Magnetic-One reside en un agente coordinador (Orchestrator), responsable de gestionar y coordinar cuatro tipos diferentes de agentes auxiliares. Además del coordinador, el sistema incluye los siguientes cuatro tipos de agentes:
1. **Agente Websurfer**: Capaz de controlar un navegador basado en Chromium para realizar búsquedas web, hacer clics, introducir datos e incluso resumir el contenido de las páginas web.
2. **Agente FileSurfer**: Se utiliza para leer archivos locales, listar directorios y navegar por carpetas.
3. **Agente Coder**: Encargado de escribir código, analizar la información de otros agentes y crear nuevos proyectos.
4. **Agente ComputerTerminal**: Proporciona una consola para la ejecución de programas del agente Coder.
El agente coordinador no solo elabora un plan de ejecución de tareas, sino que también realiza un seguimiento en tiempo real del progreso de cada agente y reasigna tareas en caso de errores. Si un agente encuentra un obstáculo en una tarea, el coordinador puede ajustar el plan para garantizar la finalización exitosa de la tarea.
Microsoft utilizó GPT-4 de OpenAI en el desarrollo de Magnetic-One; sin embargo, el sistema es independiente de los modelos de lenguaje grandes. Los investigadores recomiendan el uso de modelos de razonamiento potentes como agente coordinador. Magnetic-One admite varias combinaciones de modelos, lo que permite a los desarrolladores elegir de forma flexible según sus necesidades.
Con el creciente interés de las empresas en la implementación de sistemas multiagentes, el sistema Magnetic-One de Microsoft podría ser un elemento clave para impulsar la evolución de los marcos de agentes. Otras empresas como OpenAI y CrewAI también están lanzando marcos de gestión de agentes similares, y las empresas siguen explorando para encontrar la mejor solución multiagente.
Presentación oficial: https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-tasks/
Puntos clave:
🌟 **Sistema Magnetic-One**: Marco multiagente de Microsoft diseñado para mejorar la productividad y automatizar tareas cotidianas.
🤖 **Múltiples roles de agentes**: Incluye un coordinador y agentes para la navegación web, la exploración de archivos y la programación, que trabajan juntos.
📈 **Código abierto y compartido**: Magnetic-One proporciona un marco de código abierto para los desarrolladores, lo que facilita la aplicación y evaluación flexible de los agentes.
