Reduce errores y costos de tokens en agentes con seleccion semantica de herramientas

Cuando los agentes de IA tienen muchas herramientas similares, a menudo seleccionan la incorrecta y consumen tokens excesivos al procesar todas las descripciones de herramientas. Este articulo demuestra como la seleccion semantica de herramientas filtra tools antes del procesamiento del agente, mejorando la precision y reduciendo costos de tokens. La demostracion utiliza Strands Agents y FAISS para filtrar 29 herramientas y quedarse con las 3 mas relevantes. Esta demo utiliza Strands Agents. Patrones similares se pueden aplicar en LangGraph, AutoGen u otros frameworks de agentes. Vision general de la serie Esta es la Parte 2 de una serie sobre como detener las hallucinations en agentes de IA: RAG vs Graph-RAG — Knowledge graphs para prevenir hallucinations Seleccion semantica de herramientas (este articulo) — Filtrado de tools basado en vectores Validacion multi-agente — Deteccion de hallucinations basada en equipos AI Agent Guardrails — Aplicacion de razonamiento simbolico Runtime Gua