Agente de IA

Los Agentes de IA son sistemas inteligentes y autónomos impulsados por modelos de lenguaje extenso (LLM), diseñados para realizar tareas autodirigidas con el fin de alcanzar objetivos específicos que usted define. A diferencia de las automatizaciones tradicionales basadas en reglas, un Agente de IA puede aprovechar dinámicamente una combinación de herramientas para navegar flujos de trabajo complejos e incluso colaborar con otros agentes.

Los Agentes de IA ofrecen una forma poderosa de automatizar actividades empresariales complejas que son difíciles o imposibles de abordar con la automatización tradicional basada en reglas. Aportan adaptabilidad e inteligencia a sus procesos, lo que conduce a una mayor eficiencia y mejores resultados.

Los Agentes de IA son ideales para escenarios que requieren automatización dinámica y orientada a objetivos que va más allá de los simples procesos basados en reglas. Considere usar Agentes de IA cuando su empresa necesite lo siguiente:

  • Automatizar flujos de trabajo complejos y de varios pasos que involucran diferentes sistemas y puntos de decisión.
  • Mejorar las operaciones del Servicio de Atención al Cliente gestionando diversas consultas, buscando información y derivando casos complejos.
  • Implementar soluciones que requieran adaptabilidad y razonamiento, como análisis de datos, generación de contenido u optimización de procesos donde posiblemente los pasos exactos no se conozcan de antemano.
  • Requerir supervisión e intervención humana en puntos críticos mientras aún se benefician de la eficiencia de la automatización.

Beneficios clave

Autonomía orientada a objetivos
Los Agentes de IA trabajan de forma autónoma hacia objetivos definidos por el usuario, lo que libera los recursos humanos de tareas repetitivas o de varios pasos.
Ejecución adaptable
Los agentes acceden a una combinación de herramientas y subagentes para responder dinámicamente a su entorno. Esto significa que pueden ajustar su enfoque según la situación específica, lo que lleva a resultados más efectivos.
Compromiso interactivo
Los Agentes de IA pueden participar en tareas de varios pasos, pedir aclaraciones cuando sea necesario, derivar el caso para que reciba intervención humana en cuestiones complejas y validar los resultados para garantizar la precisión.

Componentes

Un Agente de IA trabaja interpretando los objetivos definidos por el usuario y luego determina de manera autónoma la mejor secuencia de acciones para alcanzarlos. Aprovechan un LLM subyacente para el razonamiento y pueden acceder a un conjunto diverso de herramientas y datos.

Agente de IA

Para desarrolladores profesionales, nuestro marco proporciona lo siguiente:

  • Administración de herramientas: Seleccione, configure y anule los comportamientos de las herramientas para lograr un control preciso.
  • Gestión avanzada de indicadores: Los indicadores estructurados y editables garantizan una alineación clara de las tareas.
  • Gestión de variables: Variables flexibles de entrada y salida con opciones de tipificación y personalizadas.
  • Reflexión y pensamiento: Capacidades integradas para mejorar el razonamiento del agente.
  • Intervención humana (HITL): Integración sencilla de supervisión humana para realizar un control de la calidad.
  • Procesos de larga duración: Los agentes mantienen la memoria y el estado durante períodos prolongados.
  • Pruebas y depuración: Herramientas sólidas y registros detallados, garantizan una validación y una solución de problemas efectivas.
  • Seguridad y medidas de protección: Las protecciones integradas previenen problemas como bucles infinitos y garantizan el cumplimiento, además de un registro exhaustivo para auditoría.

Generación y optimización de instrucciones

El indicador es crucial para guiar el comportamiento del Agente de IA.

  • Genere un indicador para su agente: ventana emergente (función solo en la nube): Esta configuración opcional ayuda a los usuarios a crear indicadores efectivos mediante un enfoque estructurado.
  • Estructura: Esta estructura fundamental ayuda al modelo de lenguaje (LM) subyacente a entender y reaccionar correctamente.
    • Rol: Define la personalidad y la experiencia del agente (por ejemplo, "Eres un experto representante de Servicio de Atención al Cliente").
    • Meta: Indica el objetivo general que el agente debe lograr (por ejemplo, "Resolver las consultas del cliente de manera eficiente").
    • Plan de acción: Describe los pasos o las estrategias de alto nivel que el agente debe seguir para alcanzar su objetivo.
  • Generar frente a Optimizar:
    • Generar: Crea un nuevo indicador completamente basado en su entrada inicial.
    • Optimizar: Reorganiza el rol, el objetivo y el plan de acción de un indicador existente para alinearlo con las prácticas recomendadas, lo que mejora la claridad y la efectividad del LM. Tiene en cuenta los elementos existentes del indicador, los detalles de la herramienta y otros aspectos de la configuración de su Agente de IA.

Integración de herramientas

Los Agentes de IA obtienen su poder de su capacidad para interactuar con sistemas externos y realizar acciones.

  • Herramientas para tareas específicas: los Agentes de IA utilizan herramientas para realizar tareas específicas, y la plataforma está diseñada para tratar prácticamente cada respuesta como una posible interacción con una herramienta.
  • Herramientas disponibles: Los agentes tienen acceso a una amplia variedad de herramientas, por ejemplo:
    • Tareas API: Para interactuar con automatizaciones basadas en API externas.
    • Bots: Para aprovechar las funcionalidades existentes del bot.
    • Procesos: Para activar y gestionar flujos de trabajo predefinidos.
    • Otros agentes: Habilitación de la colaboración multiagente y flujos de trabajo complejos.
    • Formularios: Para la recopilación de datos o puntos de interacción humana.
  • Convención de nomenclatura de herramientas: El nombre de una herramienta se corresponde directamente con el nombre de su archivo asociado en el repositorio.
  • Compatibilidad de variables: Si una automatización utilizada como herramienta tiene tipos de variables no compatibles, la automatización aún se puede usar, pero no será posible ingresar estos valores y no se recibirán resultados para ellos.