Ejecutando agentes de IA para automatizar el contacto a gran escala

Niels Rogge, del equipo Community Science de Hugging Face, explica cómo ha desarrollado un workflow automatizado utilizando modelos de lenguaje grandes como Gemini para contactar a autores de artículos científicos en Arxiv. El sistema busca repositorios GitHub asociados, identifica nuevos modelos y datasets, verifica su presencia y documentación en el Hub de Hugging Face, y abre issues o pull requests automáticamente si es necesario. Emplea técnicas avanzadas como few-shot learning, ejecución paralela y votación mayoritaria para mejorar la precisión y fiabilidad. Se despliega mediante CRON jobs con observabilidad vía LangFuse y evaluación manual. Este enfoque escala enormemente el esfuerzo para fomentar la colaboración y discoverability en machine learning de código abierto.