IA y automatización · Pensamiento y aprendizaje
¿Microservicios para IA? Cómo escalar Agentes LLM a un millón de pasos sin fallar.
Texto propio recuperado del archivo personal de LinkedIn, revisado el 26 de septiembre de 2026. Fecha contrastada con los metadatos públicos de la publicación. Título y descripción editoriales; cuerpo conservado, con formato adaptado a Markdown.
Ver publicación original ↗¿Microservicios para IA? Cómo escalar Agentes LLM a un millón de pasos sin fallar.
Siempre hemos pensado que para resolver problemas más largos y complejos necesitamos modelos más grandes e “inteligentes”. Un nuevo paper de Cognizant AI Lab (“Solving a Million-Step LLM Task with Zero Errors”) demuestra lo contrario.
El problema actual es que los LLMs acumulan errores. Si un modelo tiene un 99% de precisión, en una tarea de 100 pasos el fracaso es casi seguro.
¿La solución propuesta? El marco MAKER. En lugar de pedirle al LLM que “resuelva todo”, aplicaron una descomposición extrema:
Micro-Agentes: Dividir la tarea en la unidad más pequeña posible (1 paso = 1 agente).
Votación (Redundancia): Múltiples agentes pequeños (y baratos) votan por la mejor acción en cada paso.
Red-Flagging: Si una respuesta es muy larga o tiene mal formato, se descarta automáticamente (señal de “alucinación”).
El resultado: Lograron resolver las Torres de Hanoi de 20 discos (+1 millón de pasos) con CERO errores usando modelos pequeños tipo GPT-4o-mini.
💡 Mi conclusión: Esto valida la idea de que el futuro de la IA Agéntica no es solo el modelo fundacional, sino la arquitectura que construimos alrededor. Es básicamente llevar la filosofía de microservicios al mundo de los LLMs.
Aquí les comparto el paper 👇 #AI #LLM #AgenticAI #MachineLearning #RPA #TechTrends
La conversación continúa.