Agentes de IA para empresas: cómo acelerar el desarrollo (el caso de Lyft)
Lyft ha desarrollado una plataforma de autoservicio de agentes de IA para atención al cliente. Con LangGraph y LangSmith, la compañía redujo el tiempo de desarrollo de varios meses a unas semanas. Ahora cualquier equipo puede crear y desplegar estas soluciones con rapidez.
Procesado por IA desde LangChain Blog; editado por Hamidun News
Desarrollar agentes de IA suele requerir meses de trabajo y un profundo conocimiento de aprendizaje automático. Lyft ha reducido ese plazo a semanas con LangGraph y LangSmith, y ha creado una plataforma de autoservicio al alcance de todos sus ingenieros.
¿Cómo desarrollar un agente de IA sin experiencia en aprendizaje automático?
Según el ejemplo de Lyft, las herramientas adecuadas (LangGraph y LangSmith) permiten a los desarrolladores crear agentes de IA sin conocimientos profundos de ML y reducir el tiempo de desarrollo de meses a semanas.
¿Qué herramientas necesita una empresa para desarrollar agentes de IA
con rapidez? Lyft usó LangGraph para construir los grafos de los agentes y LangSmith para su monitorización y mejora. Así democratizó el desarrollo de soluciones de IA y lo abrió a más personas, no solo a los especialistas en ML.
Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Cómo desarrollar un agente de IA sin experiencia en aprendizaje automático?
Según el ejemplo de Lyft, las herramientas adecuadas (LangGraph y LangSmith) permiten a los desarrolladores crear agentes de IA sin conocimientos profundos de ML y reducir el tiempo de desarrollo de meses a semanas.
¿Qué herramientas necesita una empresa para desarrollar agentes de IA con rapidez?
Lyft usó LangGraph para construir los grafos de los agentes y LangSmith para su monitorización y mejora. Así democratizó el desarrollo de soluciones de IA y lo abrió a más personas, no solo a los especialistas en ML.
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