¿Debería construir un agente? Una guía práctica para cualquiera que tenga curiosidad por construir agentes de IA eficaces

Así que ha estado oyendo todo el rumor sobre los agentes de IA y se pregunta: "¿Debería crear un agente para mi trabajo o es mejor que me limite a flujos de trabajo más sencillos?".

Si se parece en algo a la mayoría de los desarrolladores, equipos y usuarios curiosos que se adentran en la IA, probablemente ya haya visto herramientas de creación de agentes, haya leído un poco de documentación y quizá incluso haya intentado crear su primer agente de IA. Pero he aquí la cuestión: crear agentes de IA no consiste sólo en lanzar un gran modelo de lenguaje, añadir unas cuantas definiciones de herramientas y darlo por terminado. Construir agentes implica un proceso más amplio de diseño, integración y despliegue de componentes modulares de IA, a menudo utilizando el marco adecuado para garantizar una integración y escalabilidad sin problemas en diferentes entornos.

Necesita entender cuándo merece la pena crear agentes, qué principios básicos hacen que funcionen bien -como la forma en que los agentes gestionan el contexto para interactuar dinámicamente con las herramientas y los datos- y por qué tantos fracasan en producción. Vamos a desglosarlo de manera informal y práctica, sin exageraciones.

Por qué los agentes de IA son un gran problema (pero no siempre la respuesta correcta)

Los agentes de IA son esencialmente sistemas impulsados por un gran modelo de lenguaje (LLM) que pueden interactuar con herramientas, acceder a datos, ejecutar pasos intermedios y responder de forma inteligente a las entradas. Se sienten casi humanos en la forma en que siguen instrucciones, gestionan el flujo de la conversación y permiten muchas aplicaciones. Estos agentes tienen la capacidad de integrarse con herramientas externas, acceder a datos especializados y realizar tareas complejas que los diferencian de las soluciones de automatización más sencillas.

Imagínese:

• Pida a un agente información meteorológica actual en Londres, y éste obtendrá los datos a través de una clave API, accederá a los conocimientos de fuentes externas, los formateará ordenadamente e incluso los escribirá en un archivo de texto en su directorio de trabajo.
• Crear un agente que ayude a sus clientes leyendo los archivos locales, analizando los detalles y proporcionando respuestas precisas de forma automática.

Suena brillante, ¿verdad? Y, de hecho, lo es: para tareas complejas. Pero si sólo desea automatizar tareas sencillas (como mover un archivo o enviar mensajes estándar), los agentes de IA pueden resultar excesivos. Los flujos de trabajo u otras herramientas harán el truco mucho más rápido.

Al desplegar agentes, es importante definir los límites y requisitos del sistema para garantizar un funcionamiento seguro y fiable.

La lista de comprobación: ¿Cuándo debe crear agentes?

Cuando los desarrolladores y los equipos me preguntan cómo determinar si deben empezar a crear agentes de IA, suelo compartir esta práctica lista de comprobación. Piense en ella como un conjunto informal de reglas que puede aplicar mientras se toma el té de la mañana. Sin embargo, es importante considerar cada detalle de su caso de uso y sus requisitos para asegurarse de tomar una decisión informada.

Nota: Tenga cuidado de no pasar por alto limitaciones específicas o retos de integración; pasar por alto estos detalles es un error común cuando se decide crear agentes.

1. ¿Es la tarea lo suficientemente compleja?

Si se trata de tareas sencillas (por ejemplo, "enviar el correo electrónico X al equipo Y"), no haga un exceso de ingeniería. Pero para los procesos de varios pasos que requieren razonamiento -como el análisis de las opiniones de los clientes de varias ubicaciones, en el que la comprensión y la integración de los datos de ubicación son cruciales para obtener información precisa, y la redacción automática de informes-, un agente puede brillar.

2. ¿Es lo suficientemente valioso como para justificarlo?

Si construye un agente para algo trivial, estará desperdiciando fichas y esfuerzo. Céntrese en tareas vinculadas a un valor real, como automatizar partes de los procesos de venta, responder a las consultas de los clientes o integrar las herramientas de desarrollo local en los sistemas de la empresa. Considere la posibilidad de integrarse con plataformas o servicios basados en la nube para mejorar la escalabilidad y la accesibilidad.

3. ¿Pueden automatizarse todas las partes de la tarea?

Compruebe si las herramientas, API o archivos que necesita son accesibles. Los agentes se crean dentro del sistema, y la plataforma crea automáticamente los recursos necesarios, como almacenes de datos y configuraciones de herramientas, para permitir la automatización. Los agentes no hacen magia. Si carece de acceso a datos o sistemas clave, reduzca el alcance o utilice enfoques híbridos (por ejemplo, human-in-the-loop).

4. ¿Cuál es el coste de los errores?

Los escenarios de alto riesgo (por ejemplo, los sistemas médicos o financieros) exigen unos guardarraíles adecuados. Al principio podría mantener a los agentes en modo de sólo lectura, probando su comportamiento de forma controlada antes de entregarles las llaves de la ejecución de las herramientas.

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Su primer agente de IA: Qué esperar

Supongamos que está listo para crear su primer agente de IA. He aquí un ejemplo sencillo utilizando Python y una biblioteca de creación de agentes:

from my_agent_library import Agent, Tools
import os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

tools = Tools([
    {"name": "weather_tool", "description": "Fetch current weather info. The description field provides detailed descriptions to guide the agent's use of the tool.", "execute": fetch_weather}
])

agent = Agent(
    model="gpt-4",
    api_key=api_key,
    tools=tools,
    working_directory="./agents",
    default="respond with details clearly"
)

agent.create("Get the current weather in London and save it as a text file.")

Este fragmento de código configura un agente con la ejecución de la herramienta activada y define las instrucciones para obtener la información meteorológica y guardarla localmente. El campo de descripción en la definición de la herramienta ofrece descripciones detalladas para ayudar al agente a comprender y utilizar la herramienta correctamente. Puede emitir el siguiente comando al agente para realizar una tarea específica, como crear un archivo o ejecutar un script.

Es mínima, pero recoge los principios básicos: defina herramientas, importe sus bibliotecas, añada instrucciones y deje que el agente interactúe con los sistemas. El agente procesa cada mensaje de la conversación para generar respuestas y acciones adecuadas.

Creación de agentes eficaces: De lo simple a lo complejo

Cuando cree agentes eficaces, piense que es como subir de nivel por etapas. Empiece poco a poco y vaya ampliando gradualmente. Las indicaciones bien elaboradas son esenciales para que las interacciones con las herramientas sean eficaces, ya que guían al agente para que produzca resultados precisos y pertinentes.

1. Empiece con tareas básicas: cree un nuevo agente para buscar en sus archivos locales, responder a preguntas sobre datos en un archivo de texto o importar notas de clientes y responder.
2. Pase a la ejecución de herramientas - Habilite herramientas que interactúen con las API, como la obtención del tiempo o la búsqueda de ubicaciones de clientes.
3. Gestione los pasos intermedios - Deje que su agente planifique: divida las tareas, procese las entradas paso a paso, fundamente las respuestas en fuentes de datos fiables y comunique los resultados con claridad.
4. Integración con otras herramientas: amplíe las capacidades de su agente vinculándolo a CRM, sistemas de gestión de proyectos o aplicaciones de mensajería para responder a preguntas o enviar actualizaciones automáticamente.

El creciente ecosistema de marcos constructores de agentes hace que esto sea más fácil que nunca, incluso si es nuevo en los lenguajes de programación.

Constructores de agentes sin código y de bajo código

Buenas noticias: no necesita ser un programador empedernido para empezar a crear agentes de IA. Muchos constructores de agentes modernos le permiten crear agentes sin escribir mucho código en absoluto.

Por ejemplo:

• Arrastre y suelte una solicitud, añada una descripción de lo que debe hacer su agente, conecte una clave API y pulse el botón "crear".
• Inicie una nueva conversación con su agente escribiendo simplemente "obtener el tiempo actual en París" y observe cómo obtiene los datos y responde al instante.

Incluso si prefiere un enfoque más práctico, estas herramientas a menudo generan el fragmento de código para usted de forma automática, lo que es estupendo para aprender.

Errores comunes: Por qué la mayoría de los agentes de IA fracasan en la producción

Aquí es donde los desarrolladores, incluso los experimentados, tropiezan:

• Olvidar las barandillas apropiadas: Los agentes sin restricciones pueden acceder a herramientas o archivos que no deberían.
• No realizar pruebas a fondo: Saltarse las pruebas en los pasos intermedios significa que no detectará los errores hasta que lo hagan los clientes.
• Mal diseño de las instrucciones: Sin instrucciones claras y suficientes fichas para razonar, los agentes se atascan o alucinan.
• Falta de observabilidad: Si no puede ver registros, mensajes o flujos de datos, la depuración es casi imposible.

Consejo: Establezca siempre un directorio de trabajo predeterminado para el desarrollo local, mantenga a salvo las claves sensibles de la API y registre todos los comandos que ejecute su agente.

Construir agentes de IA sin codificar: ¡Sí se puede!

Ya no necesita conocer complejos lenguajes de programación para construir agentes. Las plataformas sin código le permiten:

• Cargue un archivo o conéctese a archivos locales.
• Describa (en inglés sencillo) las tareas que desea que el agente habilite.
• Proporcione una indicación o cadena de contenido como "Buscar en mis notas y responder a las preguntas de los clientes".
• Ponga a prueba al agente de inmediato iniciando una nueva conversación.

Estas plataformas se encargan del trabajo pesado de las definiciones de herramientas, los pasos intermedios y el razonamiento LLM.

El papel de los desarrolladores y los equipos

Aunque las herramientas sin código reducen la barrera, los desarrolladores siguen desempeñando un papel crucial. Ellos:

• Importe bibliotecas y otras herramientas para ampliar los agentes.
• Escriba scripts de ejecución de herramientas y conecte API.
• Pruebe los agentes rigurosamente con varios escenarios de entrada.
• Documente los sistemas, los fragmentos de código y las capacidades para que los usuarios puedan reproducir el éxito.

Una buena documentación y unas instrucciones claras garantizan que los equipos y los clientes puedan interactuar con los agentes sin problemas.

Ecosistema creciente de herramientas

El espacio de los agentes de IA ha explotado en un creciente ecosistema de herramientas. Tanto si está jugueteando localmente como si está desplegando en producción para clientes empresariales, ahora tiene muchas aplicaciones entre las que elegir:

• Constructores de agentes con interfaces visuales.
• Agentes preconfigurados que responden a tareas específicas (como la búsqueda de archivos locales o la obtención de información meteorológica).
• Bibliotecas que se integran con lenguajes de programación y marcos que los desarrolladores ya utilizan.

Aplicaciones de los agentes de IA en el mundo real

Los agentes de IA están teniendo un impacto real en una amplia gama de sectores, transformando la forma en que las organizaciones y los usuarios abordan tareas complejas. En el servicio de atención al cliente, por ejemplo, los agentes potenciados por la IA pueden responder a preguntas las 24 horas del día, ayudando a los usuarios a resolver problemas y acceder a la información al instante, sin tener que esperar en espera. Los sistemas sanitarios están aprovechando los agentes eficaces para analizar los datos de los pacientes, ayudar con los diagnósticos médicos e incluso crear planes de tratamiento personalizados, todo ello manejando la información sensible con cuidado.

Los equipos de finanzas utilizan agentes de IA para detectar transacciones fraudulentas, predecir las tendencias del mercado y proporcionar asesoramiento de inversión a medida, automatizando tareas que antes requerían horas de análisis manual. En el ámbito de la educación, los agentes pueden crear experiencias de aprendizaje personalizadas, calificar las tareas y ofrecer comentarios en tiempo real a los estudiantes, haciendo que el aprendizaje sea más adaptable y atractivo.

Lo que hace que estos agentes sean tan potentes es su capacidad para descomponer tareas complejas en pasos manejables, interactuar con diversas fuentes de datos y ofrecer respuestas procesables. Los marcos y las herramientas de creación de agentes facilitan más que nunca la creación y el despliegue de estos sistemas, lo que permite a los desarrolladores y a los equipos centrarse en la creación de agentes eficaces que satisfagan las necesidades del mundo real. Por supuesto, es importante equilibrar el rendimiento, el coste y la latencia, especialmente a medida que los agentes asumen funciones más exigentes en los sistemas críticos. Aplicando cuidadosamente los agentes de IA a los problemas adecuados, las organizaciones pueden desbloquear nuevas eficiencias y ofrecer mejores experiencias a los usuarios de todo el mundo.

Medir el rendimiento de los agentes

Crear agentes eficaces no consiste sólo en ponerlos en marcha, sino en asegurarse de que realmente aportan valor. Para ello, necesita medir el rendimiento de su agente de IA. Empiece por hacer un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) como la precisión, el tiempo de respuesta, la satisfacción del usuario y la frecuencia con la que el agente completa con éxito las tareas asignadas. Métricas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1 pueden ayudarle a profundizar en la fiabilidad con la que su agente responde a las preguntas y gestiona las solicitudes de los usuarios.

Los comentarios de los usuarios son otra mina de oro para la mejora. Mediante la recopilación y el análisis de los comentarios, puede detectar patrones, identificar puntos conflictivos y perfeccionar el comportamiento de su agente. Las pruebas periódicas -tanto automatizadas como con usuarios reales- garantizan que su agente esté preparado para los escenarios del mundo real y pueda manejar con soltura las entradas inesperadas.

Las herramientas de creación de agentes y los marcos de trabajo como LangChain y Vertex AI Agent Builder facilitan la supervisión, las pruebas y la optimización de sus agentes. Proporcionan análisis y entornos de prueba integrados, para que los desarrolladores puedan centrarse en crear agentes eficaces que sigan mejorando con el tiempo. Recuerde que la creación de agentes de IA es un proceso iterativo: mida, aprenda y mejore para asegurarse de que su agente sigue satisfaciendo las necesidades de los usuarios y ofreciendo resultados fiables.

Seguridad y fiabilidad de los agentes

Cuando se trata de desplegar agentes de IA en el mundo real, la seguridad y la fiabilidad no son negociables, especialmente en campos sensibles como la sanidad y las finanzas. Para crear agentes dignos de confianza, los desarrolladores deben implementar los guardarraíles adecuados en cada fase. Esto significa validar todas las entradas de los usuarios, gestionar los errores con elegancia y garantizar que los datos se almacenan y procesan de forma segura. La transparencia en la toma de decisiones también es clave: los usuarios deben poder entender cómo llega el agente a sus respuestas, lo que ayuda a generar confianza.

Las pruebas y auditorías regulares son esenciales para detectar vulnerabilidades antes de que se conviertan en problemas. Al utilizar marcos de trabajo establecidos y herramientas de creación de agentes, como Vertex AI Agent Builder, los desarrolladores pueden aprovechar las funciones de seguridad integradas y las mejores prácticas, lo que facilita la creación de agentes robustos y fiables. Estas herramientas suelen incluir soporte para el manejo seguro de datos, la validación de entradas y el registro detallado, para que pueda supervisar el comportamiento de su agente y solucionar rápidamente cualquier problema.

En última instancia, crear agentes de IA seguros y fiables es algo más que tecnología: se trata de construir sistemas en los que los usuarios puedan confiar. Al dar prioridad a la seguridad, la transparencia y las pruebas continuas, los desarrolladores pueden crear agentes que no sólo funcionen bien, sino que también se ganen la confianza de los usuarios y las partes interesadas.

Reflexiones finales: Construya agentes con reflexión

La decisión de crear un agente no debe precipitarse. Pregúntese a sí mismo:

• ¿Se trata de una tarea compleja que realmente se beneficia de la IA?
• ¿Dispongo de los datos, el acceso y las herramientas necesarias?
• ¿Están colocadas las barandillas adecuadas?

Si la respuesta es afirmativa, siga adelante y cree un agente. Si no, quizá sea mejor que se limite a flujos de trabajo más sencillos o que utilice las herramientas existentes. Recuerde: crear agentes eficaces no tiene tanto que ver con demostraciones llamativas como con el diseño de sistemas robustos que realmente ayuden a los clientes, equipos y usuarios.

Preguntas frecuentes: Respuestas a las preguntas más comunes

1. ¿Cuáles son las 4 reglas de los agentes de IA?

• Complejidad: Sólo construya agentes para tareas complejas que necesiten razonamiento.
• Valor: Asegúrese de que merece la pena automatizar la tarea.
• Viabilidad: Compruebe si las herramientas, las API y los datos están disponibles.
• Riesgo: Utilice barandillas apropiadas para entornos de alto riesgo.

2. ¿Por qué utilizamos agentes?

Porque permiten automatizar tareas que los flujos de trabajo no pueden gestionar. Interactúan con los datos, responden a preguntas, se comunican con los clientes y responden de forma inteligente, lo que permite a los equipos y a los desarrolladores centrarse en prioridades más importantes.

3. ¿Puedo construir agentes de IA sin codificar?

Por supuesto. Las plataformas modernas le permiten crear agentes, conectar API e incluso probar capacidades con una simple descripción o indicación. Sólo tiene que conectarse, crear una nueva cuenta, pegar su clave API y crear un nuevo agente sin tocar código.

4. ¿Por qué la mayoría de los agentes de IA fracasan en la producción y cómo construir otros que no lo hagan?

La mayoría fracasan porque carecen de pruebas, observabilidad y guardarraíles. Para tener éxito:

• Empiece con pequeños ejemplos.
• Pruebe los pasos intermedios y controle el flujo de la conversación.
• Proporcione suficientes fichas para razonar.
• Mantenga las instrucciones claras, habilite sólo las herramientas necesarias y responda a los comentarios de los usuarios.

Siga estos principios básicos y estará creando agentes eficaces que realmente funcionen, ya estén leyendo un archivo de texto, respondiendo a los mensajes de los clientes o buscando información meteorológica para una nueva conversación.