͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏

¿Has reenviado este correo electrónico? Regístrate aquí para obtener más

Bienvenidos a la comunidad de IA más grande de español sobre IA

✋🏻Día 5 de 10 Aprendiendo sobre Agentes IA.

Henry

ene 14

LEER EN LA APP

Día 5: Integrando LLMs con Agentes de IA

¡Hola de nuevo!

Bienvenido al Día 5 de nuestro viaje con Agentes de IA. En los últimos días, hemos explorado los componentes esenciales de los Agentes de IA y las herramientas que hacen su desarrollo más accesible.

Hoy, nos centraremos en una de las tecnologías más transformadoras en este ámbito: los LLMs, y cómo actúan como el "cerebro" de tus Agentes de IA.

¿Por qué los LLMs son importantes para los Agentes de IA?

En esencia, los Agentes de IA necesitan una forma de entender el contexto, interpretar la entrada del usuario y generar respuestas coherentes.

Tradicionalmente, esto requería reglas intrincadas o un extenso entrenamiento específico del dominio. Sin embargo, los LLMs han cambiado las reglas del juego al proporcionar una capa de comprensión del lenguaje versátil y poderosa que puede adaptarse a diversas tareas con una mínima afinación.(tunning)

Al integrar un LLM en la arquitectura de tu agente, puedes:

Mejorar la Comprensión del Lenguaje: Los LLMs pueden interpretar el lenguaje humano sutil, manejando consultas complejas y entradas ambiguas de los usuarios mucho mejor que los sistemas basados en reglas.
Personalizar Interacciones: Con conciencia del contexto y memoria, tu agente puede adaptar respuestas a usuarios individuales, reflejar el conocimiento específico de la empresa y mantener una comunicación coherente a lo largo del tiempo.
Aumentar la Fiabilidad: A medida que los LLMs aprenden de conjuntos de datos vastos y diversos, están mejor equipados para manejar casos extremos y solicitudes inesperadas, reduciendo la necesidad de actualizaciones manuales constantes.

Nota: La mayoría de los frameworks para construir Agentes de IA son agnósticos a los LLMs, lo que significa que puedes elegir el LLM que mejor se ajuste a tus requisitos de rendimiento, coste y dominio.

¿Cómo Funciona la Integración Percepción a Través del Lenguaje?:

Vuestro agente envía la entrada del usuario en bruto — preguntas, comandos o descripciones — directamente al LLM. El LLM procesa la entrada(input), interpretando la intención, extrayendo detalles clave y devolviendo una comprensión estructurada para que el agente pueda razonar.
Razonamiento y Planificación: Una vez que el LLM proporciona una interpretación lingüística y contextual rica, los componentes de razonamiento de tu agente toman el control. Con un "modelo mental" más fuerte proporcionado por el LLM, el agente puede sopesar posibles acciones, recordar conocimientos relevantes de la memoria y elaborar un plan para alcanzar sus objetivos.
Acción y Loop de Retroalimentación(feedback): El agente luego ejecuta las acciones elegidas. Después de recibir nuevos datos o comentarios del usuario, consulta nuevamente al LLM según sea necesario, refinando continuamente su comprensión y mejorando la calidad de sus decisiones.

La Importancia del function calling

Un mecanismo clave que hace que los LLMs sean aún más poderosos dentro de los Agentes de IA es la llamada a funciones(function calling en ingles). La llamada a funciones permite que tu LLM se integre sin problemas con herramientas y APIs externas.

Salida Estructurada: En lugar de devolver solo texto libre, los LLMs pueden responder con llamadas a funciones estructuradas, como un objeto JSON que contiene parámetros. Esto asegura que las salidas sean legibles por máquinas y reduce la ambigüedad, permitiendo que tu agente analice los resultados de manera confiable y consistente.
Comportamiento Dinámico: Con la llamada a funciones, tu agente puede decidir dinámicamente qué funciones externas o APIs utilizar según las consultas del usuario. Por ejemplo, si un usuario pregunta por el clima de hoy, el LLM puede "llamar" automáticamente a la API de clima correspondiente, recuperar datos actualizados e incorporarlos en su respuesta.
Ejecución Segura y Controlada: Al definir qué funciones están disponibles para el agente, controlas qué acciones puede desencadenar el LLM. Esto crea un entorno aislado donde las capacidades del LLM están guiadas y restringidas, mejorando la fiabilidad, seguridad y protección.

Hay mucha innovación en el espacio de la Llamada a Herramientas(function calling), lo que desbloqueará acciones autónomas reales por parte de la IA y los desarrolladores podrán crear fácilmente nuevas herramientas para añadir a un catálogo.

Ejemplo: