Automatización de tareas con agentes de IA
La IA agéntica es una nueva evolución de la inteligencia artificial que hace hincapié en la toma de decisiones autónoma y la ejecución de tareas con una supervisión humana mínima.
La IA tradicional o generativa suele requerir instrucciones humanas o se centra en la creación de contenidos. Sin embargo, los sistemas de IA agéntica, también conocidos como agentes de IA, están diseñados para realizar las siguientes tareas:
- Tomar decisiones con independencia
- Mandatos de actuación
- Resolver problemas complejos
- Interactuar con entornos externos
Estos sistemas son más proactivos que reactivos y pueden perseguir objetivos, planificar tareas de varios pasos y adaptarse a los cambios en tiempo real sin la constante intervención humana.
Funciones
Puede crear e implantar agentes de IA para automatizar tareas y hacer que sus aplicaciones sean más flexibles y dinámicas. Las aplicaciones agenéticas permiten que un modelo de base funcione como un agente que controla el flujo de interacción con el usuario.
En un flujo de trabajo real, el modelo de base del agente selecciona una o varias herramientas externas o personalizadas en función de las solicitudes enviadas por el usuario final. A continuación, el modelo utiliza un proceso denominado llamada a la herramienta, que también se conoce como llamada a la función, para utilizar una o varias herramientas para procesar la entrada y generar una respuesta.
Por ejemplo, una aplicación de reserva de restaurantes puede necesitar recopilar la siguiente información y, a continuación, crear una reserva:
- Ubicación
- Número de invitados
- Fecha y hora
El orden en que se recoja la información puede importar sólo en algunos lugares, donde el número de comensales permitido por mesa es limitado, o donde se dispone de más asientos en el exterior cuando hace buen tiempo. Puede tener en cuenta estas condiciones en el código y dejar que el agente determine cuándo llamar a herramientas adicionales, como una aplicación meteorológica de terceros, antes de que el agente complete una solicitud de reserva.
Puede configurar el agente para que tome decisiones y realice tareas en nombre de un usuario final. Usted define los parámetros de la interacción entre el agente y el usuario final. El agente utiliza los parámetros para decidir el siguiente mejor paso en función del estado actual de la interacción.
Cuando construyes aplicaciones agentic, debes configurar los siguientes componentes principales:
- Modelo base
Cuando construyas un flujo de trabajo agéntico, elige un modelo base que cumpla los siguientes requisitos:
- Gestiona las tareas del chat
- Admite la llamada a herramientas
- Responde bien a las técnicas de inducción de la cadena de pensamiento y elige la siguiente acción
- Buen rendimiento en pruebas de razonamiento
Para encontrar la lista de modelos básicos que puede utilizar en Agent Lab, consulte Opciones de configuración en Agent Lab. Para enumerar mediante programación los modelos de base que admiten la llamada a herramientas en watsonx.ai, consulte Chat dirigido por agentes.
- Infraestructura
Seleccione un marco de agente de IA que desee utilizar para crear, desplegar y gestionar su agente. Sólo puede utilizar el marco LangGraph para crear agentes en el Laboratorio de Agentes. Puede utilizar varios marcos alternativos si opta por crear un agente localmente y, a continuación, desplegarlo en watsonx.ai.
- Arquitectura
Seleccione la arquitectura que implemente el razonamiento de IA agéntica. Sólo puede crear agentes con la técnica ReAct (Reason + Act). ReAct crea un bucle continuo de razonamiento y acción en el que el resultado de cada paso informa del siguiente.
- Instrucciones
Especifique las instrucciones específicas para su agente que se utilizan en la consulta del sistema para el modelo de fundación. Las instrucciones pueden incluir el uso de un idioma específico, un formato de fecha u hora, un saludo del usuario o una herramienta externa como fuente de información en lugar de la base de conocimientos de un modelo de cimentación. Para obtener más información sobre cómo crear avisos eficaces, consulte Consejos para avisos.
- Herramientas
Especifique las herramientas externas que pueden recuperar información adicional que se utilizará para fundamentar las solicitudes enviadas al modelo de base. Elija entre los siguientes tipos de herramientas:
- Herramientas listas para usar en watsonx.ai.
- Herramientas personalizadas que se crean para procesar formatos de entrada especializados y que generan un resultado especializado. Consulte los siguientes ejemplos que muestran cómo crear y utilizar herramientas personalizadas:
- Desde la interfaz de usuario: Creación de una herramienta personalizada en el Laboratorio de Agentes
- Desde la API: Ejemplo de solicitud de API de llamada a herramientas.
Formas de trabajar
Puede utilizar las siguientes herramientas gráficas para crear agentes en watsonx.ai:
- Laboratorio de agentes : Una herramienta gráfica de la UI watsonx.ai para construir un agente a la vez.
Puede utilizar los siguientes métodos programáticos:
- Utilice la API de chat watsonx.ai con modelos de base que admitan llamadas a herramientas para crear flujos de trabajo de chat dirigidos por agentes. Para obtener más información, consulte Creación de chat dirigido por agentes.
- Desarrolle y pruebe un agente localmente antes de desplegarlo en watsonx.ai. Para más detalles, consulte Agentes en la documentación del Centro de desarrollo.
Ejemplos
La siguiente tabla contiene ejemplos que demuestran cómo construir agentes que pueden desplegarse en watsonx.ai:
| Ejemplo | Formato | Descripción | Enlace |
|---|---|---|---|
| Agente completo incorporado watsonx.ai | Agente | Agente de muestras que genera ideas de recetas a partir de una lista de ingredientes disponibles utilizando la base de conocimientos del modelo básico y herramientas externas. | Sous Chef agente de muestra |
| Agentes que utilizan varios marcos | Python | Plantillas de agente de muestra que puede utilizar para desarrollar y probar su agente localmente antes de desplegarlo. Las plantillas incluyen el código necesario para configurar el agente que se desplegará como servicio de IA en watsonx.ai. Para obtener más información, consulte Codificación y despliegue de servicios de IA con plantillas. | Plantillas de agentes compatibles |
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Tema principal: Soluciones Gen AI