El desarrollo de agentes de IA es el proceso de creación de agentes de IA. Incluye el diseño, la creación, el entrenamiento, las pruebas y la implementación de IA agéntica.
Las empresas pueden optar por crear agentes de IA desde cero. Esto les da un control total sobre la arquitectura agéntica y su funcionalidad. También pueden adaptar los sistemas de agentes a sus casos de uso y necesidades empresariales y personalizar la IA agéntica para tareas específicas. Por otro lado, crear agentes de IA desde cero requiere una gran experiencia en inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de software. Así mismo, puede ser costoso.
Un enfoque más rápido y escalable, especialmente para los principiantes, implica el uso de marcos de agentes de IA. Como estructura fundacional de los agentes con IA, estas plataformas de software tienen características integradas que ayudan a agilizar el proceso de desarrollo de agentes, incluidas arquitecturas y plantillas predefinidas, sistemas de gestión de tareas y herramientas de integración y herramientas de monitorización.
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La implementación de agentes de IA suele consistir en esta serie de pasos:
El primer paso es esbozar objetivos claros y un alcance definido para un agente de IA. Aquí hay algunas preguntas que pueden ayudar:
Las respuestas a estas preguntas pueden ayudar a orientar el paso del diseño.
El plan 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.
Para funciones simples, como los agentes de atención al cliente que rastrean los pedidos en tiempo real y proporcionan a los clientes actualizaciones de estado, una arquitectura de agente único puede ser suficiente. Pero para tareas complejas, un sistema multiagente podría ser más adecuado. En sanidad, por ejemplo, un sistema multiagente puede automatizar los complejos flujos de trabajo del descubrimiento de fármacos, con agentes separados para explorar bibliotecas de compuestos químicos y resumir la investigación médica, y otro agente de IA generativa (IA gen) para generar nuevos diseños moleculares.
La arquitectura ayuda a determinar el tipo adecuado de agente de IA y sus componentes. También ayuda a trazar flujos de trabajo agénticos, incluidos casos extremos y escenarios de error. Para los ecosistemas multiagente, se deben tener en cuenta los protocolos de comunicación, la orquestación y las estrategias de colaboración.
Si un agente interactuará directamente con los usuarios, las empresas pueden optar por una interfaz de asistente de IA similar a los chatbots como ChatGPT de OpenAI. También necesitarán un plan para integrarse con otras plataformas y considerar la llamada a herramientas para acceder a interfaces de programación de aplicaciones (API), complementos externos, datos de clientes y otras fuentes de datos para el procesamiento de información en tiempo real y la toma de decisiones dinámicas.
Una vez que se ha establecido el diseño, la siguiente etapa es elegir el marco adecuado, el modelo de IA y otras herramientas o bibliotecas de IA relevantes.
Las organizaciones pueden crear agentes por su cuenta utilizando lenguajes de programación como Python o JavaScript. Para aquellos que emplean marcos agénticos, 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.
La selección de modelos es crucial para alinear los algoritmos de machine learning o los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con las funciones y tareas de un agente de IA. Las empresas también pueden buscar herramientas especializadas como sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) o bibliotecas como PyTorch, scikit-learn y TensorFlow para potenciar aún más a sus agentes de IA.
La fase de compilación es donde ocurre la acción de desarrollo del agente. Para ayudar a evitar la sobrecarga, las empresas pueden adoptar un enfoque modular, elaborando cada componente por separado antes de combinarlos todos en un agente de IA funcional. Esta estrategia modular también permite un mantenimiento más sencillo, ya que las modificaciones de cada parte solo tendrán un impacto mínimo en todo el sistema de agentes.
Además de crear el propio agente de IA, las organizaciones también deben tener en cuenta estos factores al desarrollar la IA agéntica:
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.
El entrenamiento de modelos de machine learning desde cero puede ser largo, costoso y requerir muchos recursos. Las empresas pueden preferir utilizar un modelo preentrenado y ajustarlo en conjuntos de datos específicos para las tareas de un agente de IA.
La evaluación del agente de IA es el proceso de probar y validar la IA agéntica para asegurarse de que cumple sus objetivos y funciona como se espera. Requiere un conjunto de datos de prueba o validación que sea diferente del conjunto de datos de entrenamiento y lo suficientemente diverso como para cubrir todos los casos de prueba posibles y reflejar escenarios del mundo real.
La realización de pruebas en un entorno aislado o simulado puede ayudar a detectar mejoras de rendimiento desde el principio e identificar cualquier problema de seguridad y riesgos éticos antes de implementar agentes en los usuarios reales.
Al igual que los puntos de referencia de LLM, los agentes de IA también tienen un conjunto de métricas de evaluación. Las más comunes incluyen métricas funcionales como la tasa de éxito o la finalización de tareas, la tasa de error y latencia, y métricas éticas como el sesgo y la puntuación de imparcialidad y la vulnerabilidad de inyección de instrucción. Los agentes y bots que interactúan con los usuarios se evalúan en función de su flujo conversacional, tasa de interacción y puntuación de satisfacción del usuario.
Después de medir las métricas y analizar los resultados de las pruebas, los equipos de desarrollo de agentes pueden proceder a depurar algoritmos, modificar arquitecturas agénticas, refinar la lógica y optimizar el rendimiento.
Esta fase final implica la implementación de sistemas de agencia en entornos de producción en directo donde los clientes pueden interactuar y utilizar agentes de IA. También incluye la monitorización continua, que es crítica para rastrear y mejorar el rendimiento de los agentes y asegurarse de que se adapta a nuevas situaciones y desafíos.
Plataformas como Amazon Bedrock AgentCore e IBM® watsonx.ai ayudan a automatizar la implementación y la monitorización de agentes. Con watsonx.ai, por ejemplo, los desarrolladores pueden beneficiarse de las capacidades de implementación y seguimiento con un solo clic para la observabilidad.
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