¿Estás fascinado por el mundo en crecimiento de los agentes de IA? Hoy, podemos ver agentes de IA en casi todas partes, lo que nos facilita la vida. Casi todos los campo se benefician de él, ya sea su reserva de boletos de zaguero minuto o su compañero de codificación. Los agentes de IA han estudioso efectivamente cada mercado. Todos quieren construirlos para optimizar sus flujos de trabajo. Esta consejo explora las 8 mejores cosas que debe tener en cuenta al construir su agente de IA.
Posteriormente de repasar esta consejo, comprenderá los requisitos para construir un agente de IA de primer nivel que esté inteligente para hacer su trabajo sin ninguna queja.
¿Qué son los agentes de IA?
Agentes de IA son programas que utilizan inteligencia industrial para interactuar con un entorno particular y realizar tareas predefinidas de forma independiente. Puede percibir su entorno y tomar decisiones basadas en eso con una intervención humana mínima.
Sumeramos uno por uno en las cosas a considerar al hacer agentes de IA.
1. Defina el objetivo del agente claramente
La pulvínulo de cualquier agente de IA exitoso es un objetivo claramente definido. Las personas a menudo crean objetivos que son vagos y no detallados, lo que conduce a resultados y alucinaciones muy genéricas. Piense en ello como ordenar a un humano que haga una tarea con un objetivo poco claro; Seguro que él se equivocará. Por lo tanto, el agente necesita retener en detalle qué tarea necesita realizar y cómo realizarla. De lo contrario, no puede funcionar de modo valioso. Para la construcción de agentes de IA que entregan, ser específicos es obligatorio.
El uso de criterios inteligentes (específicos, medibles, alcanzables, relevantes, vinculados) puede ser un movimiento escarpadura. Por ejemplo, en área de especificar un objetivo genérico como «mejorar el servicio al cliente», un objetivo muy específico sería: «El agente de IA resolverá el 80% de las consultas comunes de los clientes con respecto a los rendimientos del producto en dos minutos. Debería hacerlo sin pobreza de una ascenso humana». Este es el objetivo más específico que un adjudicatario puede especificar para influir en la capacidad de un agente de IA. Igualmente afecta la votación de las herramientas que el agente haría para penetrar a información externa. Un objetivo aceptablemente definido es el primer paso en el avance de agentes de IA.
2. Elija el ámbito correcto
Construir los agentes de IA desde cero puede ser una tarea compleja. Por fortuna, varios marcos simplifican este proceso. Hacer que los agentes de IA los usen se siente como un paseo de pastel. Langchain, Langgraph, Autogen o Crewai proporcionan una forma muy estructurada de construir, desplegar y regir agentes de IA. Contienen clases, herramientas predefinidas, así como un código central que acelera el avance de una modo muy valioso.
Al decantarse un ámbito para construir sus agentes de IA, debe considerar varios factores. La facilidad de uso puede dominar la curva de educación, la escalabilidad juega un papel importante si su agente manejará más de un adjudicatario o tarea. Las integraciones disponibles con LLM, herramientas y fuentes de datos incluso son cruciales. Por ejemplo, Langchain proporciona integración con cada LLM, fuente de datos y utensilio. Langgraph ayuda a construir agentes con estado de múltiples pasos. Nominar el ámbito correcto y robusto puede acelerar su proceso de avance significativamente y hacerlo más suave.
3. Seleccione el LLM apropiado
Escoger el maniquí de idioma amplio (LLM) correcto es un paso crucial. LLM actúa como el «cerebro» de su agente de IA. Las capacidades de la LLM afectan directamente el rendimiento de su agente en el entorno de producción. Determina cuán inteligente e inteligente será su agente. En 2025, el mercado ofrece varios LLM, cada uno con diferentes ventajas y fortalezas. Los mejores LLM en el mercado incluyen la serie GPT de OpenAi, Meta’s Flama Models, Anthrope’s Claude o Google’s Gemini.
Al decantarse el LLM para su agente de IA, debe considerar sus capacidades de razonamiento, qué tan aceptablemente se ajusta el LLM (qué tan aceptablemente sigue las instrucciones). Las habilidades de codificación se pueden considerar si tiene un caso de uso para difundir o comprender el código. LLM necesita comprender varios idiomas si su agente es para un caso de uso mundial. La ventana de contexto incluso juega un papel crucial, lo que significa cuántos datos se pueden potenciar al LLM o puede procesar a la vez. El costo por token y la latencia, es sostener, la velocidad de respuesta, son consideraciones prácticas para las aplicaciones en tiempo verdadero.
4. Elija la cimentación del agente adecuado
El patrón de diseño y la cimentación específica del agente de IA son críticos. Esto define cómo un agente en particular procesa información, ejecuta sus tareas y toma las decisiones deseadas en consecuencia. Hay varias arquitecturas adecuadas para diferentes tipos de problemas.
Una cimentación popularmente utilizada es React, lo que significa la primera razón y luego ejecutar. Agentes que usan esta cimentación Primera razón sobre la consulta del adjudicatario y luego deciden la sucesivo mejor argumento basada en su razonamiento, y luego la ejecutan. Este proceso continuo permite a los agentes manejar problemas complejos y de múltiples pasos. Otra cimentación es planear, donde el agente de IA crea primero un plan muy detallado y luego sigue los pasos uno por uno para ganar el resultado deseado. Para las tareas que requieren atención adicional, es sostener, tareas en extremo complejas, se pueden consumir sistemas de múltiples agentes. En estos sistemas, se emplean más de un agente especializado para una tarea en particular, y colaboran mientras trabajan. Una cimentación aceptablemente diseñada significa que los agentes de IA pueden trabajar de modo efectiva y valioso.
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Los LLM por su cuenta son muy poderosos y eficientes, pero operan en un entorno muy apartado, sin darse cuenta del mundo verdadero. La integración de herramientas proporciona a estos agentes la capacidad de interactuar con el mundo verdadero y realizar acciones significativas. Las herramientas permiten que los agentes de IA accedan a la información externa o activen acciones en otros sistemas. Esto es como proporcionar tu LLM superpoderes para que pueda hacer varias tareas por sí sola, lo que a menudo requiere intervención humana.
Ejemplos de integración de herramientas incluyen herramientas matemáticas, API para penetrar a datos externos como actualizaciones meteorológicas o precios del mercado de títulos, y activar algún evento, como destinar correos electrónicos. Los agentes necesitan estas herramientas para consultar las bases de datos y realizar búsquedas web para obtener información actualizada. Las herramientas de ejecución del código permiten a los agentes ejecutar los scripts. Estas herramientas deben ser confiables para su uso en la vida verdadero. AI Los agentes deciden qué utensilio usar mientras se ejecuta. Equipar a su agente con el poder de las herramientas puede hacer que los agentes de IA pasen de un bot de conversación simple a un asistente de trabajo que podrá ejecutar tareas utilizando un comando simple. Estas herramientas de automatización inteligentes se vuelven mucho más poderosas con capacidades externas.
6. Administración de memoria y estado
Los agentes de IA pueden ser en realidad bártulos para tareas o conversaciones de larga duración. Necesita memoria para esto. Al utilizar la memoria, el agente puede recapacitar las conversaciones pasadas y amparar el contexto de la conversación mientras replica preguntas. Sin memoria, cada interacción es nueva, y limita la capacidad del agente para memorizar o construir a partir de interacciones anteriores. La diligencia estatal es secreto para construir agentes de IA que se sientan coherentes.
Hay dos tipos de memoria que los agentes de IA pueden tener. La memoria a corto plazo ayuda al agente a recapacitar información relevante sobre la conversación o tarea continua presente. Mientras que la memoria a prolongado plazo permite al agente acumular información en diferentes interacciones o sesiones. Esto incluye el comportamiento del adjudicatario, las preferencias y las tareas completadas. Para acumular la memoria a prolongado plazo, las bases de datos de vectores a menudo se utilizan. Marcos como Langgraph proporcionan mecanismos para la diligencia del estado. Asegura que el agente de IA pueda rastrear su progreso y datos.
7. Ingeniería rápida y ejemplos de pocos disparos
Una de las principales formas de comunicarse con los agentes de IA y sus LLM de «cerebro» es a través de indicaciones. La precisión y el comportamiento del agente dependen en gran medida de la calidad de las indicaciones que pasa al agente. Aclarar indicaciones claras y no ambiguas es una astucia necesaria. La ingeniería rápida efectiva es optimista al construir agentes de IA.
La personalidad común del agente, sus objetivos y el comportamiento están ampliamente definidos por la solicitud del sistema. Para ganar una tarea específica, el agente debe aceptar un ejemplo de pocos disparos con el aviso para que el agente pueda comprender la intención de la pregunta y el formato esperado de la respuesta. Esto, a su vez, puede mejorar significativamente el rendimiento. Proporcionar LLMS ciertos ejemplos puede ayudarlos a comprender muy aceptablemente la tarea. Estas instrucciones cuidadosas ayudan a alinear al agente con sus expectativas.
8. Tirabuzón de evaluación y feedback
Una vez que haya terminado de construir su agente de IA, debe evaluar cómo está funcionando. Por lo tanto, la evaluación continua es esencial. Debe establecer algunas métricas desde el primer paso para evaluar cuidadosamente el rendimiento. Estas métricas deben estar alineadas con los objetivos definidos del agente. Se deben realizar pruebas para evaluar el agente. Esto puede incluir varias pruebas de extremo a extremo para evaluar el comportamiento del agente en diferentes escenarios. Realizar pruebas unitarias en herramientas individuales es un aspecto importante de las pruebas automatizadas. Sin retención, para tareas en extremo complejas con un razonamiento confuso, la evaluación humana es obligatoria. La feedback humana puede identificar las fallas inesperadas en el comportamiento del agente de IA.
Langsmith es una utensilio maravillosa que puede ayudar a registrar las interacciones y compendiar comentarios sobre las expectativas. Un sistema de feedback sofisticado, donde las expectativas se utilizan para refinar las indicaciones, las herramientas o incluso la cimentación del agente, es optimista. Este proceso iterativo ayuda a mejorar su agente de IA con el tiempo y garantiza que satisfaga constantemente las micción del adjudicatario. El avance de agentes de IA es un ciclo continuo de construcción, prueba y refine.
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Conclusión
Construir un agente de IA verdaderamente efectivo implica más que simplemente vincular una LLM a algunas herramientas. Requiere una planificación cuidadosa y consideración de múltiples factores. Al considerar cuidadosamente estos ocho aspectos: desde la definición de objetivo clara y la selección del ámbito hasta la memoria robusta y la evaluación continua, puede crear potentes herramientas de automatización inteligentes. Recuerde, elaborar un sofisticado sistema de IA autónomo es un alucinación iterativo. Estos principios lo guiarán alrededor de el éxito en la construcción de agentes de IA que sean capaces y confiables.
Preguntas frecuentes
A. Hacer que el objetivo sea demasiado ingrávido o amplio es global. Los objetivos específicos y medibles conducen a un rendimiento de agente mucho mejor y una evaluación más dócil.
A. No para agentes de una sola tarea muy simples. Sin retención, para los agentes que involucran múltiples pasos, herramientas o memoria, los marcos simplifican en gran medida el avance y el mantenimiento continuo.
A. Es muy importante. Una ventana de contexto más amplio permite al agente procesar y recapacitar más información de largas conversaciones o documentos grandes.
Harsh Mishra es un ingeniero de IA/ML que pasa más tiempo hablando con modelos de idiomas grandes que los humanos reales. Apasionado por Genai, PNL, y hacer máquinas más inteligentes (por lo que todavía no lo reemplazan). Al no optimizar los modelos, probablemente esté optimizando su consumo de café. 🚀☕
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