Crea tu Agente de IA, guía para principiantes

El primer paso es delinear objetivos claros y un alcance definido para un agente de IA. Estas son algunas preguntas que pueden ayudar:

• ¿Qué problema resolverá el agente?
• ¿Qué tareas tendrá que realizar?
• ¿Qué datos o entradas de usuario requerirá el agente de IA?
• ¿Qué decisiones tendrá que tomar?
• ¿La toma de decisiones será autónoma o será necesario un enfoque humano en el ciclo?
• ¿Quiénes son los usuarios y cómo utilizarán este sistema de IA?

Las respuestas a estas preguntas pueden ayudar a orientar el paso del diseño.

Desarrollar un agente de IA requiere un equipo multidisciplinario con habilidades especializadas. La composición del equipo depende del alcance y la complejidad del proyecto.

Roles clave

Un equipo típico incluye:

• Ingeniero de aprendizaje automático: Diseña e implementa algoritmos para el aprendizaje y la toma de decisiones.
• Científico de datos: Analiza y prepara datos para el entrenamiento.
• Ingeniero de Software: Desarrolla la infraestructura central y las integraciones del agente.
• Diseñador de UI/UX: Crea interfaces de usuario para interacciones entre agentes humanos.
• Ingeniero de DevOps: Administra la implementación y la escalabilidad del sistema.

Expertos internos vs subcontratados

Las organizaciones deben decidir si contratar expertos internos o externalizar funciones. Los equipos internos ofrecen mayor control, pero requieren una inversión significativa. La externalización puede subsanar la falta de habilidades y reducir costes, especialmente en proyectos pequeños.

El proyecto técnico de un agente se redacta durante la fase de diseño. Este plan abarca la arquitectura, los flujos de trabajo, la integración y la experiencia del usuario.

La arquitectura del agente define cómo interactúan sus componentes para lograr sus objetivos. Una arquitectura bien diseñada garantiza eficiencia y escalabilidad

Se pueden elegir un tipo de arquitectura con cualquiera de los siguientes enfoques:

• Diseño modular. Componentes como el procesamiento de datos y la toma de decisiones se desarrollan por separado. Esto facilita las actualizaciones y la depuración.
• Diseño concurrente. Se ejecutan varias tareas simultáneamente, ideal para aplicaciones en tiempo real como sistemas de chat multiusuario.

Defina las funcionalidades principales del agente, tales como:

• Entrada y preprocesamiento de datos.
• Lógica de toma de decisiones.
• Generación de resultados, como respuestas o acciones.

Cree su flujo de datos mapeando cómo se deben mover los datos a través del sistema:

• Manejo de entrada: Especifique cómo el agente recibirá y formateará los datos.
• Lógica de procesamiento: Detalle los pasos para analizar datos y generar decisiones.
• Entrega de salida: Defina cómo se comunican los resultados, ya sea mediante texto, elementos visuales o llamadas a API.

Establezca proceso de toma de decisiones. Seleccione algoritmos basados en las tareas del agente. Por ejemplo, los árboles de decisiones son adecuados para tareas basadas en reglas, mientras las redes neuronales son excelentes para el reconocimiento de patrones. Para el aprendizaje por refuerzo, defina políticas que guíen el comportamiento del agente.

Una vez que se ha presentado el diseño, la siguiente etapa es elegir el marco adecuado, el modelo de IA y otras herramientas o bibliotecas de IA relevantes.

Elegir las tecnologías adecuadas es fundamental para el rendimiento del agente. Este paso implica evaluar los marcos, modelos y opciones de implementación según sus requisitos.

Marcos de aprendizaje automático

Seleccione marcos adecuados a la complejidad del proyecto. Las opciones comunes incluyen:

• TensorFlow: Adecuado para proyectos a gran escala con modelos complejos.
• Pytorch: Preferido para investigación y desarrollo de modelos flexibles.
• Scikit-learn: Ideal para tareas de aprendizaje automático más simples.

Puedes crear agentes por tu cuenta utilizando lenguajes de programación como Python o JavaScript. Si requieres emplear marcos de agencia, algunas opciones comunes incluyen marcos de código abierto como BeeAI, CrewAI, LangChain, LangGraph y el kit de desarrollo de software (SDK) AutoGen y Semantic Kernel de Microsoft.

Herramientas de procesamiento del lenguaje natural

Para los agentes que manejan texto o voz, las bibliotecas de PLN son esenciales. Las opciones incluyen:

• SpaCy: Eficiente para el procesamiento de texto y el reconocimiento de entidades.
• NLTK: Integral para tareas académicas y de creación de prototipos.
• Transformers de Hugging Face: Ofrece modelos previamente entrenados para PNL avanzado.

La selección de modelos es crucial para alinear los algoritmos de machine learning o los modelos de lenguaje grandes (LLM) con las funciones y tareas de un agente de IA. También puedes buscar herramientas especializadas como sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) o bibliotecas como PyTorch, scikit-learn y TensorFlow para potenciar aún más a tus agentes de IA.

Consideraciones de implementación

Elija entre una implementación de computación en la nube, local o en el borde. Las plataformas en la nube como AWS o Azure ofrecen escalabilidad, mientras que las soluciones locales ofrecen un mayor control sobre la seguridad de los datos. La computación en el borde es ideal para aplicaciones en tiempo real con requisitos de baja latencia.

Entornos de desarrollo

Utilice entornos de desarrollo integrados (IDE) como Jupyter Notebook o VS Code para optimizar la programación y las pruebas. Las herramientas de gestión de datos, como MongoDB para el almacenamiento o Apache Kafka para las canalizaciones, facilitan un manejo eficiente de los datos.

La fase de construcción es donde ocurre la acción de desarrollo del agente. Para ayudar a evitar la sobrecarga, debes adoptar un enfoque modular, elaborando cada componente por separado antes de combinarlos todos en un agente de IA funcional. Esta estrategia modular también te permite un mantenimiento más fácil, ya que las alteraciones de cada parte solo tendrán un impacto mínimo en todo el sistema del agente.

Además de crear el propio agente de IA, también debes tener en cuenta estos factores al desarrollar tu agente de IA:

• Eficiencia: los agentes de IA deben procesar datos, tomar decisiones, realizar acciones y producir respuestas rápidamente.
• Escalabilidad: los agentes deben ser lo suficientemente robustos como para manejar volúmenes crecientes sin que su rendimiento se degrade.
• Seguridad: la incorporación de barreras de seguridad como el control de acceso, la autenticación y el cifrado puede ayudar a prevenir ataques adversarios y accesos e interacciones no autorizados.

Escribe las rutinas y define las ramas

Las rutinas reducen las alucinaciones y mejoran la repetibilidad, ya que proporcionan al agente una ruta fija a seguir. En lugar de adivinar el siguiente movimiento, el agente evalúa las condiciones y elige entre ramas definidas. Esto mantiene la coherencia del comportamiento con entradas similares y evita el uso aleatorio de herramientas.

Trate la rutina como un mapa de decisiones que el agente debe seguir. Comience con la ruta correcta y luego añada ramas para las interrupciones comunes.

Utilice la siguiente estructura para diseñar la rutina:

• Secuencia principal: Lo que hace el agente cuando todo sale como se espera.

  • Leer entrada.
  • Seleccionar herramienta.
  • Resultado del proceso.
  • Producir salida.

• Puntos de decisión: Comprobaciones que realiza el agente antes de actuar.

  • Verificar los campos obligatorios.
  • Clasificar intención.
  • Confirmar nivel de riesgo.

• Rama aclaratoria: ¿Qué sucede cuando el agente no puede proceder de forma segura?

  • Haga preguntas específicas cuando falten datos clave.

Agregue manejo de fallas para que el agente no se detenga ni invente respuestas. Este manejo debe incluir el caso de uso y la acción a tomar para:

• Tiempo de espera de la herramienta.
• Datos faltantes.
• Datos contradictorios.

Este enfoque mantiene al agente avanzando sin adivinar.

El entrenamiento de modelos implica que un modelo de IA aprenda de un conjunto de datos de entrenamiento de tareas de muestra relevantes para las funciones y acciones de un agente. Es un proceso iterativo que implica preparar un conjunto de datos, ejecutar el modelo con estos datos, medir su rendimiento a través de una señal de pérdida o recompensa y ajustar los parámetros del modelo para mejorar las predicciones futuras.

Integre bibliotecas de aprendizaje automático para facilitar el aprendizaje. El aprendizaje supervisado es adecuado para tareas con datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado es ideal para el descubrimiento de patrones. Los sistemas de memoria, como las bases de datos en memoria, permiten al agente retener el contexto de interacciones pasadas.

El entrenamiento de modelos de machine learning desde cero puede ser largo, costoso y requerir muchos recursos. Podría preferir un modelo previamente entrenado y ajustarlo en conjuntos de datos específicos para las tareas de un agente de IA.

La evaluación de agentes de IA es el proceso de probar y validar la IA agéntica para asegurarse de que cumpla con sus objetivos y funcione como se espera.

La cobertura de pruebas es la forma de ganar autonomía. Un agente que no se prueba fallará de forma impredecible una vez que se encuentre con datos reales. Debe considerar las pruebas como una fase de lanzamiento, no como una verificación final.

Empiece por crear un conjunto de pruebas específico que refleje el uso real. Incluya casos comunes y complejos para que el comportamiento sea medible.

Utilice esta estructura de prueba antes de la implementación:

• Conjunto de escenarios: de 20 a 50 entradas realistas tomadas de flujos de trabajo anteriores.
• Casos difíciles: datos incompletos, solicitudes ambiguas, señales contradictorias.
• Resultados esperados: éxito, escalada, rechazo o detención.

Tras cada cambio en las instrucciones, herramientas o restricciones, vuelva a ejecutar el conjunto completo. Esta regresión confirma que una corrección no alteró otra ruta. Si un escenario falla, actualice la rutina o las reglas de la herramienta antes de ampliar la autonomía.

Al igual que los puntos de referencia LLM, los agentes de IA también tienen un conjunto de métricas de evaluación. Las más comunes incluyen métricas funcionales como tasa de éxito o finalización de tareas, tasa de error y latencia, y métricas éticas como sesgo y puntuación de imparcialidad y vulnerabilidad de inyección de instrucción. Los agentes y bots que interactúan con los usuarios se evalúan en función de su flujo de conversación, tasa de interacción y puntuación de satisfacción del usuario.

Esta fase final implica el despliegue de sistemas agentes a entornos de producción en vivo donde los clientes pueden interactuar y utilizar agente de IA. También incluye monitoreo continuo, que es crítico para rastrear y mejorar el rendimiento del agente y asegurarse de que se adapte a nuevas situaciones y desafíos.

Estrategia de implementación

Utilice enfoques graduales para minimizar las interrupciones:

• Lanzamiento de Canary: Lanzamiento a un pequeño grupo de usuarios para recopilar comentarios.
• Despliegue Azul-Verde: Ejecute dos entornos para cambiar sin problemas entre versiones.

Monitoreo del desempeño

Monitorea métricas como el tiempo de respuesta, la precisión y la satisfacción del usuario. Herramientas como Prometheus o Grafana proporcionan información en tiempo real. Recopila la opinión de los usuarios mediante encuestas o registros de interacción para identificar áreas de mejora.

Actualice el agente para corregir errores, mejorar funciones o adaptarse a nuevos requisitos. El reentrenamiento con datos actualizados mantiene al agente relevante a medida que evolucionan las necesidades del usuario.