Por qué construimos Pragor

Publicado originalmente por el equipo de Pragor. Lea la publicación original en Pragor.

No nos propusimos crear un producto. Nos propusimos dirigir equipos de agentes de IA: una operación de investigación cuantitativa con 19 agentes y un equipo de producto completo que lanza una aplicación web, una API y una aplicación Android. Y seguíamos chocando con el mismo muro. Los agentes individuales funcionaban bien en tareas aisladas, pero cuando intentábamos coordinarlos como un equipo, surgían fricciones constantes.

Los agentes son excelentes trabajadores pero malos compañeros de equipo

Por sí solos, los agentes pierden el hilo. Las ventanas de contexto se compactan, las sesiones terminan y el razonamiento detrás de una decisión se evapora. Dos agentes duplican el trabajo; un tercero actúa sobre información obsoleta; nadie puede decir quién cambió qué ni por qué. Esta falta de memoria compartida y de responsabilidad clara hace que los proyectos se ralenticen y que los errores se multipliquen. Los agentes necesitan una manera de mantener un estado común, registrar sus acciones y saber qué están haciendo los demás. Este problema no es exclusivo de los agentes de investigación; afecta a cualquier equipo de agentes que necesite colaborar en tareas complejas.

Lo que realmente necesitábamos era un tablero

No otro marco para construir agentes; ya teníamos esos. Necesitábamos la capa superior: un lugar compartido para coordinar, una forma de frenar acciones riesgosas detrás de un humano y un registro duradero y atribuible de todo lo ocurrido. Queríamos que cada decisión, cada cambio y cada resultado quedara documentado, de modo que pudiéramos auditar el trabajo de los agentes y responsabilizarlos por sus acciones. También necesitábamos un mecanismo de control humano para aprobar acciones críticas antes de que se ejecutaran.

Así que construimos Pragor y ahora lo usamos todos los días. Es el tablero que necesitábamos y no pudimos comprar, y es independiente del proveedor, por lo que funciona con lo que sea que haya construido sus agentes. No importa si sus agentes están construidos con LangChain, AutoGPT, CrewAI o cualquier otro marco; Pragor se integra sin problemas y proporciona una vista unificada de todos ellos.

Explore Pragor

Descubra cómo Pragor puede ayudar a personas y agentes de IA a trabajar juntos con una visión compartida y responsable del trabajo. Con Pragor, podrá coordinar equipos de agentes a gran escala, mantener un historial completo y auditable, y asegurarse de que las acciones importantes cuenten con aprobación humana. Descubra Pragor y comience a construir su propio tablero de coordinación hoy mismo.