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 el despliegue de la IA agéntica.
Las empresas pueden optar por crear agentes de IA desde cero. Esto les da un control total sobre la arquitectura y la funcionalidad de los agentes. También pueden adaptar los sistemas de agentes a sus casos de uso y necesidades comerciales, y personalizar la IA agéntica para tareas específicas. Construir agentes de IA desde cero, por otro lado, requiere una experiencia significativa en inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de software. Además, puede ser costoso.
Un enfoque más rápido y escalable, especialmente para principiantes, implica el uso de marcos de agentes de IA. Como estructura fundamental para los agentes impulsados por 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 monitoreo.
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La implementación de agentes de IA suele constar de esta serie de pasos:
El primer paso es delinear objetivos claros y un alcance definido para un agente de IA. Estas son algunas preguntas que pueden ayudar:
Las respuestas a estas preguntas pueden ayudar a orientar el paso del diseño.
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.
Para funciones simples, como agentes de atención al cliente que rastrean pedidos en tiempo real y brindan a los clientes actualizaciones de estado, una arquitectura de agente único podría ser suficiente. Pero para tareas complejas, un sistema multiagente podría ser más adecuado. En la atención médica, 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 para generar nuevos diseños moleculares.
La arquitectura ayuda a determinar el tipo correcto 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 la estrategia 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 posibilidad de llamar a herramientas para acceder a interfaces de programación de aplicaciones (API), plug-ins externos, datos de clientes y otras fuentes de datos para el procesamiento de información en tiempo real y la toma de decisiones dinámica.
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.
Las organizaciones pueden crear agentes por su cuenta utilizando lenguajes de programación como Python o JavaScript. Para aquellos que emplean 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.
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. Las empresas también pueden 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 sus agentes de IA.
La fase de construcción 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 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, 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 podrían 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. 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 sandbox o entorno simulado puede ayudar a identificar mejoras de rendimiento desde el principio e identificar cualquier problema de seguridad y riesgos éticos antes de desplegar agentes a usuarios reales.
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.
Después de medir las métricas y analizar los resultados de las pruebas, los equipos de desarrollo de agentes pueden proceder con algoritmos de depuración, modificar arquitecturas agénticas, refinar la lógica y optimizar el rendimiento.
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.
Plataformas como Amazon Bedrock AgentCore e IBM® watsonx.ai ayudan a automatizar el despliegue y la supervisión de agentes. Con watsonx.ai, por ejemplo, los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de despliegue y seguimiento con un solo clic para la observabilidad.
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