Auto Memory y Auto Dream: como Claude Code aprende y consolida su memoria
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Inteligencia Artificial
Tag: Multi-Agent
3 entradas encontradas
Agent Lightning: Microsoft and the Future of AI Agent Orchestration
7 min de lectura
A few days ago I discovered Agent Lightning, a Microsoft project that I believe marks a before and after in how we think about AI agent orchestration. It’s not just another library; it’s a serious attempt to standardize how we build multi-agent systems.
What is Agent Lightning?
Agent Lightning is a Microsoft framework for orchestrating AI agents. It enables composition, integration, and deployment of multi-agent systems in a modular and scalable way. The premise is simple but powerful: agents should be components that can be combined, connected, and reused.
Baidu and the New Search Paradigm with Multi-Agents: When AI Learns to Collaborate
4 min de lectura
After many years working with systems of all kinds, I’ve seen how information retrieval has evolved from simple databases to today’s sophisticated systems. But what Baidu researchers have just proposed has particularly caught my attention, and I believe it marks a before and after in how we think about intelligent information retrieval.
The problem we all know (but don’t always admit)
If you’ve worked with RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems, you know they work quite well for direct questions. But when you face queries that require multiple reasoning steps, comparing information from multiple sources, or handling contradictory data… that’s where it gets complicated. And a lot.
Baidu y el nuevo paradigma de búsqueda con multi-agentes: cuando la IA aprende a colaborar
4 min de lectura
Después de muchos años trabajando con sistemas de toda índole, he visto cómo la búsqueda de información ha evolucionado desde simples bases de datos hasta los sofisticados sistemas de hoy. Pero lo que acaban de proponer los investigadores de Baidu me ha llamado especialmente la atención, y creo que marca un antes y un después en cómo pensamos sobre la recuperación inteligente de información.
El problema que todos conocemos (pero no siempre admitimos)
Si has trabajado con sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), sabes que funcionan bastante bien para preguntas directas. Pero cuando te enfrentas a consultas que requieren varios pasos de razonamiento, comparar información de múltiples fuentes, o manejar datos contradictorios… ahí es donde la cosa se complica. Y mucho.