El estudio replantea la IA agentiva para los equipos empresariales, desplazando el enfoque de la selección de modelos a las decisiones arquitectónicas. Esto implica considerar factores como la asignación del presupuesto de entrenamiento, la preservación de la modularidad y las compensaciones entre costo, flexibilidad y riesgo. Los investigadores identificaron dos dimensiones principales dentro del panorama de la IA agentiva: la adaptación del agente y la adaptación de la herramienta. La adaptación del agente implica modificar el modelo fundacional que sustenta el sistema agentivo actualizando sus parámetros o políticas internas.

El rápido crecimiento de la IA agentiva ha provocado una proliferación de herramientas y frameworks, lo que dificulta a los desarrolladores determinar las mejores opciones para sus necesidades específicas. La IA agentiva se refiere a los sistemas de IA capaces de actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos. Estos sistemas a menudo combinan grandes modelos de lenguaje con capacidades de planificación, memoria y uso de herramientas.

Se espera que el framework proporcione claridad y dirección a los desarrolladores, permitiéndoles tomar decisiones más informadas sobre el diseño y la implementación de sistemas de IA agentiva. Al clasificar los frameworks en función de sus fortalezas y debilidades, los investigadores esperan agilizar el proceso de desarrollo y acelerar la adopción de la IA agentiva en diversas industrias. Los investigadores sugieren que comprender las compensaciones entre la adaptación del agente y la de la herramienta es crucial para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de IA agentiva.