Brex está cambiando su estrategia de IA de la orquestación de agentes tradicional a una "Malla de Agentes" descentralizada para finanzas autónomas, según James Reggio, el CTO de la compañía. La firma fintech cree que este nuevo enfoque, que enfatiza agentes independientes y con roles específicos que se comunican en lenguaje sencillo, permitirá una mayor automatización y flexibilidad en comparación con depender de un coordinador central.

Reggio le dijo a VentureBeat que Brex apunta a "desaparecer efectivamente" a través de la automatización total impulsada por la IA. La compañía descubrió que los agentes que operan en roles estrechos y específicos son más modulares, flexibles y auditables para sus propósitos. El objetivo arquitectónico es proporcionar a cada gerente dentro de una empresa un único punto de contacto dentro de Brex, manejando todas sus responsabilidades, incluida la gestión de gastos, las solicitudes de viaje y las aprobaciones de límites de gasto.

La industria de servicios financieros ha adoptado cada vez más la IA y el aprendizaje automático. El movimiento de Brex refleja una tendencia más amplia de agentes de IA generativa que evolucionan de copilotos a sistemas autónomos. Sin embargo, Brex está apostando en contra de la sabiduría convencional de la orquestación de agentes centralizada, argumentando que puede convertirse en una limitación.

La Malla de Agentes está diseñada como una red de agentes independientes con total visibilidad, lo que les permite comunicarse y colaborar sin un flujo de trabajo rígido y predefinido. Este enfoque contrasta con los marcos de orquestación tradicionales que dependen de un coordinador central para gestionar las interacciones de los agentes.

El desarrollo de la Malla de Agentes por parte de Brex sigue a su trabajo anterior con Brex Assistant, lo que sugiere una progresión hacia una mayor autonomía en sus servicios financieros impulsados por IA. La compañía aún no ha publicado métricas específicas sobre el rendimiento de la Malla de Agentes o su impacto en la eficiencia operativa. Sin embargo, Reggio indicó que la compañía considera esto como un paso clave para lograr su objetivo de automatización total y una experiencia de usuario más fluida. La compañía planea continuar desarrollando y refinando la Malla de Agentes basándose en los comentarios de los usuarios y los datos de rendimiento.