Entendiendo los fundamentos de la construcción de Agentes de IA

Antes de entrar en el desarrollo, desglosamos cómo funciona un agente de IA. En esencia, un agente de IA actúa como un sistema que opera en nombre de un usuario (o programa) para lograr un resultado específico mediante la percepción de su entorno, la toma de decisiones y la ejecución de acciones.

Percepción

Es la capacidad de recopilar información de su entorno, que podría ser una interfaz de chat, una base de datos, una página web o incluso sensores físicos. Los inputs pueden incluir:

• Comandos de texto de un usuario (es decir, un mensaje o solicitud).
• Eventos desencadenados por otros sistemas, como webhooks o mensajes.
• Información recuperada de sitios web o APIs.
• Contenido de documentos o bases de datos.

Toma de Decisiones

Este es el “cerebro” del agente. Basándose en su percepción y sus objetivos programados, el agente decide qué hacer a continuación. Esta lógica central puede involucrar:

• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Los agentes modernos suelen aprovechar LLMs (como GPT, Gemini, Claude, etc.) como su motor principal de razonamiento.
• Sistemas Basados en Reglas: Instrucciones simples como “si el cliente solicita un reembolso, ejecuta el flujo de reembolso”.
• Modelos de Aprendizaje Automático: Algoritmos entrenados para predecir resultados o clasificar información para guiar decisiones.
• Planificación: Descomponer un objetivo complejo en pasos manejables.

Acción

Una vez que se ha tomado una decisión, el agente necesita actuar. Esto implica interactuar con su entorno para ejecutar los pasos elegidos. Las acciones pueden ser diversas, como:

• Enviar un mensaje de vuelta al usuario.
• Llamar a una API.
• Ejecutar un flujo de trabajo.
• Actualizar información en una base de datos.
• Controlar un dispositivo físico.

La capacidad de un agente para utilizar diversas herramientas de IA es central para su eficacia. Cuando un agente utiliza un LLM para la toma de decisiones, necesita una forma estructurada de entender qué acciones puede realizar y cómo ejecutarlas. Esto se logra mediante la definición de Herramientas o habilitando la Función de Llamada.

Memoria

Los agentes a menudo necesitan recordar interacciones pasadas o información aprendida para proporcionar contexto en futuras decisiones. La memoria permite que un agente:

• Recuerde partes anteriores de una conversación.
• Almacene preferencias del usuario.
• Acceda a bases de conocimiento externas para responder preguntas con precisión.
• Aprenda de experiencias pasadas para mejorar su rendimiento futuro.

Estos componentes trabajan juntos en un ciclo continuo: el agente percibe su entorno, decide sobre una acción basada en sus objetivos y memoria, y luego ejecuta esa acción, cambiando potencialmente el entorno y comenzando el ciclo nuevamente.

¿Cómo crear agentes de IA? 3 enfoques prácticos

Entonces, ¿cómo se construye realmente un agente de IA? Existen varias maneras de abordar esto, cada una con su propio conjunto de consideraciones en términos de flexibilidad, complejidad y velocidad de desarrollo.

Construcción de Agentes de IA desde cero

Aprender a construir un agente de IA desde cero implica programar todos los componentes utilizando lenguajes como Python y posiblemente aprovechando bibliotecas específicas de IA/ML. Este enfoque ofrece la máxima flexibilidad y control, pero requiere un conocimiento técnico significativo y demandará considerable tiempo de desarrollo, testeo y mantenimiento.

Uso de marcos existentes para construir Agentes de IA

Varios marcos (como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel) proporcionan componentes preconstruidos para crear agentes de IA. Estos marcos aceleran el desarrollo al manejar gran parte de la complejidad subyacente, aunque aún requieren conocimientos de programación y una buena comprensión de la arquitectura del marco elegido.

Uso de herramientas de automatización de flujos de trabajo

Plataformas como n8n ofrecen un entorno visual, basado en nodos, para construir agentes. Permiten conectar servicios como LLMs, APIs y bases de datos definiendo la lógica y acciones del agente mediante la disposición de estos nodos.

Cómo construir un agente de IA con n8n: Tutorial paso a paso

n8n se destaca como una opción viable para construir agentes de IA debido a su equilibrio entre flexibilidad y rapidez de entrega. Vamos a construir un agente de investigación que raspó la web y guarda un resumen automáticamente.

Prerrequisitos

• Instancia de n8n: Necesitas n8n en funcionamiento, ya sea autoalojado o en n8n Cloud.
• Browserless: Acceso a una instancia de Browserless es requerido para el raspado web.
• Clave API de Google AI: Obtén una clave API para utilizar el modelo Gemini.
• Discord: Configura un webhook o cuenta bot de Discord.

Paso 1: Configurar el desencadenador

Agrega tu primer nodo, elige un desencadenador relevante para activar el flujo de trabajo basado en un mensaje que contenga una URL.

Paso 2: Configurar el núcleo del Agente

El corazón de nuestro flujo de trabajo es el nodo AI Agent. Conéctalo a la salida de tu nodo de desencadenador.

Paso 3: Definir el objetivo e instrucciones del Agente

Añade un nodo del modelo de chat de Google Gemini y configura tus credenciales. Proporciona instrucciones claras para su funcionamiento.

Paso 4: Agregar la herramienta de raspado web

Configura un nodo de HTTP Request Tool para utilizar Browserless. Asegúrate de que el nombre coincida con el utilizado en el mensaje del sistema del Agente.

Paso 5: Definir la herramienta de guardar en Notion

Configura un nodo de Notion Tool para guardar la información raspada y resumida en tu base de datos de Notion. Establece las propiedades adecuadas.

Paso 6: Definir la herramienta de notificación de Discord

Agrega un nodo de Discord para enviar mensajes de confirmación una vez finalizado el raspado y guardado de datos.

Paso 7: Probar y refinar tu agente de IA

Prueba exhaustivamente el agente y refina las instrucciones en el mensaje del sistema hasta que funcione de manera confiable.

¿Qué sigue?

Ahora que tienes una comprensión sólida sobre los agentes de IA y cómo empezar a construirlos, puedes experimentar con diferentes LLMs y crear agentes para nuevos casos de uso, conectando y compartiendo con la comunidad de n8n.

¡Feliz automatización!