Arquitectura de agentes de IA para biotecnología: tres capas para cómputo intensivo y gobernanza
Los agentes de IA en producción suelen ser despachadores ligeros que hacen una llamada a una API, pero en biotecnología tareas como plegar proteínas o evaluar una biblioteca de 50.000 compuestos son simulaciones con estado que duran minutos u horas en GPU. Usar un LLM generalista para coordinarlas provoca timeouts, desbordamiento de la ventana de contexto y riesgo para la propiedad intelectual química. El artículo propone separar la orquestación cognitiva (el cerebro) de la ejecución computacional (el músculo), ambas dentro de un plano de gobernanza empresarial.
Qué significa
Quien diseñe agentes para descubrimiento de fármacos no debería enviar simulaciones largas a un endpoint de LLM generalista, sino delegarlas en una capa de cómputo separada.
Fuentes originales
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