Multi Agent Systems Explained: How AI Agents & LLMs Work Together
Por IBM Technology · 15 dic 2025 · 7:57
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Reseña editorial
Cumple a mediasPromesa: Explicación de cómo trabajan juntos los agentes de IA y LLMs.
El video ofrece una visión general de los sistemas multi-agente, destacando que un agente de IA es un sistema autónomo que utiliza modelos de lenguaje (LLM) como su núcleo. Se discuten patrones arquitectónicos y se menciona la complejidad que estos sistemas pueden añadir, especialmente en términos de costos y gestión de la atención. Sin embargo, algunos comentarios sugieren que faltan ejemplos prácticos y una discusión más profunda sobre los desafíos técnicos, como la gestión de memoria y contexto en los LLM.
Evidencia de la comunidad
“The key gap in most multi-agent discussions is the cost dimension — these systems don't just add complexity, they multiply inference co…”
@iosascha1 · crítica
“Please provide an applicable example as well this is so high-level that it's unhelpful.”
@DeathAff · sugerencia
Tonalidad de comentarios
Actualizado hace 1 díaAnalizado con IA sobre 37 comentarios.
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Mejores comentarios
“10 things I learned from this video: 1. An AI agent is an autonomous system that can performs tasks. Its core is LLM. 2. Multi-agent system contains multiple AI agents organized by…”
@thelouismai · 4 likesaprendizaje“Special thank you to Anna Gutowska for this thinking and explanation, really entertained with Kitchen cooks analogy, truly loving to see more such content. ❤”
@fanwritex · 7 likesagradecimiento
Comentarios más duros
“Doesn't solve the crippling memory and context management non-existent in current LLM without significant workarounds. LLM's is a dead end so is prompt engineering.”
@A_noone_Z · 0 likescrítica“this is so stupid an useless. we get the hierarchy. Why didnt you cover the real meat and potatoes instead of the silly bee analogies.”
@onewizzard · 2 likesfrustración
