Resumen:¿Puede una IA diseñar de forma autónoma mecanismos para sistemas informáticos a la par de la creatividad y el razonamiento de los expertos humanos? Presentamos Glia, una arquitectura de inteligencia artificial para el diseño de sistemas en red que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM) en un flujo de trabajo de múltiples agentes inspirado en humanos. Cada agente se especializa en razonamiento, experimentación y análisis, colaborando a través de un marco de evaluación que fundamenta el razonamiento abstracto en retroalimentación empírica. A diferencia de los métodos anteriores de ML para sistemas que optimizan las políticas de caja negra, Glia genera diseños interpretables y expone su proceso de razonamiento. Cuando se aplica a un clúster de GPU distribuido para la inferencia LLM, produce nuevos algoritmos para enrutamiento de solicitudes, programación y escalado automático que funcionan a niveles de expertos humanos en mucho menos tiempo, al tiempo que brindan información novedosa sobre el comportamiento de las cargas de trabajo. Nuestros resultados sugieren que al combinar los LLM de razonamiento con la experimentación estructurada, una IA puede producir diseños creativos y comprensibles para problemas de sistemas complejos.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 2 de noviembre de 2025.
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