Introducción
“Los agentes de IA se convertirán en la forma principal en que interactuaremos con las computadoras en el futuro. Podrán comprender nuestras necesidades y preferencias, y ayudarnos de forma proactiva en las tareas y la toma de decisiones.“
Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft
Esta visión se está convirtiendo rápidamente en realidad y la fuerza impulsora detrás de ella es la evolución de los agentes de IA hacia sistemas más inteligentes, flexibles y proactivos. Pero, ¿qué permite a estos agentes, específicamente los modelos de lenguajes grandes (LLM), adaptarse y responder sin problemas a nuestras necesidades? La respuesta está en los patrones de diseño agente: los marcos subyacentes que permiten a los LLM determinar de forma autónoma la mejor secuencia de acciones para realizar una tarea. En este artículo, exploraremos cómo estos patrones están transformando a los LLM en agentes poderosos y autónomos capaces de impulsar el futuro de la interacción persona-computadora. Profundicemos y veamos cómo funciona todo.
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Descripción general
- Los patrones de diseño de IA agente permiten la toma de decisiones autónoma en agentes de IA, mejorando la flexibilidad y la ejecución de tareas de los LLM.
- Agentes GenAI utilice el aprendizaje automático para interpretar datos y realizar tareas como servicio al cliente, codificación y creación de contenido.
- uso de herramientas permite a los LLM interactuar con recursos externos, mejorando su funcionalidad y permitiendo la resolución de problemas más complejos.
- Colaboración entre múltiples agentes divide las tareas entre agentes, optimizando flujos de trabajo complejos como la gestión de la cadena de suministro y los sistemas autónomos.
- Agentes de codificación autónomos agilizar el desarrollo de software generando y refinando código, crucial en industrias como fintech y vehículos autónomos.
<h2 class="wp-block-heading" id="h-agentic-ai-design-patterns-nbsp”>Patrones de diseño de IA agente
ai-the-next-big-breakthrough-thats-transforming-business-and-technology/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>agente de IA Los patrones de diseño son un conjunto de enfoques estructurados que guían el desarrollo y la ejecución de agentes de IA autónomos.
Estos patrones garantizan sistemas de IA robustos, escalables y eficientes. Por lo tanto, un desarrollador de IA los encuentra como una guía para mejorar las habilidades de los modelos de lenguaje al impactar comportamientos aspiracionales decididos.
En última instancia, esto se reduce al papel de los agentes de IA y a cómo estos agentes ayudarán a los desarrolladores a crear no sólo aplicaciones inteligentes sino también confiables y fáciles de usar.
Echemos un vistazo a algunas de las funciones destacadas de los agentes de IA.
Papel de los agentes GenAI
Los agentes GenAI utilizan algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático para interpretar datos y ejecutar tareas. Se emplean en diversas aplicaciones de la vida real, como servicios al cliente, chatbots, sistemas de codificación automatizados y herramientas de creación de contenido.
Para obtener más información sobre los agentes de IA y sus funciones, lea un artículo detallado sobre Agentes de IA.
Papel cambiante de los LLM en el desarrollo de aplicaciones
Los LLM han recorrido un largo camino desde sus inicios. Sus capacidades han abierto nuevos horizontes, desde robots de servicio al cliente hasta complejas herramientas de análisis de datos. La incorporación de patrones de diseño agentic en los LLM es un nuevo hito en este desarrollo.
El futuro del marco agente en integración con los LLM es prometedor, con la evolución de más.
- Agentes reflectantes avanzados
- Colaboración mejorada entre múltiples agentes
- Planificación
- Y uso mejorado de herramientas.
Estos avances esperados en el flujo de trabajo agente fortalecerán las capacidades de los LLM que hacen posibles estos flujos de trabajo en este momento.
Pero antes de mirar demasiado hacia el futuro, examinemos los patrones de diseño que hacen posibles estos flujos de trabajo en la actualidad.
El uso de herramientas permite a los LLM interactuar con herramientas externas durante la generación de conversaciones. Este patrón es útil ya que permite a los agentes ampliar sus funcionalidades. Las herramientas pueden ser funciones escritas por desarrolladores, API para servicios externos o cualquier recurso con el que LLM pueda interactuar.
Entendamos el patrón de uso de herramientas con la ayuda del siguiente diagrama.
- Definición de tareas: En el primer paso, el agente define una tarea que debe resolver. Puede ser una consulta, o cualquier problema laboral planteado por un usuario.
- Procesamiento de Maestría en Derecho: El LLM evalúa la consulta y decide si requiere una herramienta externa para resolver el problema. Decide a qué herramienta llamar en función de sus cualidades de razonamiento.
- Interacción entre herramienta y entorno.t: Una vez finalizada la herramienta, interactúa con el entorno. Estas acciones generan retroalimentación que se envía al sistema.
- Comentarios al LLM: La retroalimentación recibida de la interacción entre la herramienta y el entorno se envía al LLM. El LLM utiliza esta retroalimentación para perfeccionar aún más su comprensión de la tarea.
- Resolución de tareas: El LLM incorpora retroalimentación y continúa razonando, posiblemente conectando más herramientas hasta que se realiza la tarea.
Aplicaciones prácticas
En escenarios del mundo real, la aplicación de la implementación de patrones de uso de herramientas se puede ver en el análisis de datos automatizado, el aprovechamiento de herramientas estadísticas para obtener información o en la atención al cliente, donde acceden a la base de datos para proporcionar información rápidamente.
Colaboración entre múltiples agentes
El patrón de colaboración entre múltiples agentes es una combinación de múltiples agentes autónomos que trabajan juntos para lograr un objetivo común. El principal objetivo de su colaboración es dividir tareas complejas en subtareas ejecutadas por diferentes agentes.
Este patrón es significativo porque permite la división del trabajo mejorando las capacidades de resolución de problemas.
Aplicaciones prácticas
La colaboración de múltiples agentes incluye múltiples robots automatizados en las industrias manufactureras, donde diferentes agentes realizan diversos aspectos del proceso de producción, optimizando las operaciones de la cadena de suministro o en la gestión de la cadena de suministro para coordinar robots en almacenes para gestionar el stock, seleccionar y empaquetar artículos.
Agente de codificación autónomo
Los agentes de codificación autónomos, a veces denominados asistentes de codificación de IA, son agentes de Gen ai diseñados para optimizar el código de forma autónoma. En este proceso, los agentes están diseñados para generar, modificar o mejorar el código en función de las tareas asignadas.
Estos agentes siguen diferentes patrones para optimizar su eficacia. Echemos un vistazo y comprendamos uno de ellos.
- Entrada del usuario: En el primer paso, los usuarios realizan una consulta o tarea a través de una API o interfaz de usuario, que luego los agentes refinan e interpretan.
- Activación del agente: El agente central inicia el proceso y comienza a trabajar en él. Accede a datos históricos y bases de datos vectoriales para personalizar la generación de código y luego divide las tareas en subtareas.
- Generación de código: Una vez hecho esto, los agentes generan y prueban el código simultáneamente en función de los comentarios.
Aplicaciones prácticas
En la actualidad, las principales aplicaciones de la generación autónoma de códigos incluyen su uso en el desarrollo de software para vehículos autónomos, donde se generan códigos para algoritmos de toma de decisiones. Hoy en día, el sector de tecnología financiera también ha comenzado a automatizar su sistema para garantizar transacciones seguras.
Reflexión: Autocrítica
La reflexión es uno de los patrones de diseño agencial más prometedores, ya que permite criticar su propia producción y mejorarla de forma iterativa. Al incitar a un agente a reflexionar sobre su propio resultado, podemos aprovechar su capacidad para sugerir mejoras. Este patrón de diseño se puede utilizar ampliamente en diversos procesos interactivos, como la generación de código, la redacción de textos y la respuesta a preguntas.
Así es como suele funcionar:
- Autoconciencia: Para responder una consulta, un agente primero monitorea su propio estado interno, incluida la base de conocimientos, los objetivos, el plan y las acciones.
- Razonamiento: Una vez que evalúa si su comportamiento actual está alineado con sus objetivos, comienza a razonar para determinar si debe continuar con su estrategia actual.
- Adaptación: En este patrón de diseño, los agentes tienen la capacidad de modificar su comportamiento, es decir, cambiar la toma de decisiones, actualizar su base de conocimientos o alterar la forma en que interactúa con el entorno.
Planificación: toma de decisiones autónoma
La planificación es el patrón de diseño más importante en el que confían los agentes, ya que permite a LLM decidir de forma autónoma los pasos que necesita ejecutar para realizar una tarea mayor. Este patrón de diseño permite a los agentes dividir problemas complejos en subtareas más pequeñas.
Cuando se pide a los LLM que produzcan un resultado basado en ai/techniques/react” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>reaccionar incitandoSin una planificación estructurada, el resultado puede ser una calidad inferior. Generar una solicitud de consulta de usuario junto con el paso de razonamiento puede ayudar a los LLM a planificar su resultado.
Patrones de diseño adicionales
Además de los patrones de diseño mencionados anteriormente, existen tres patrones de diseño de IA notables adicionales para agentes autónomos, que incluyen los siguientes:
- Agentes reactivos: Estos agentes responden en tiempo real, lo que los hace apropiados para condiciones dinámicas.
- Agentes proactivos: A diferencia del primer agente, estos agentes toman la iniciativa en función de objetivos predefinidos, lo que los hace ideales para proyectos a largo plazo.
- Agentes híbridos: Estos agentes tienen las características de tanto reactivos como proactivos, haciéndolo híbrido al adaptarse al contexto.
Conclusión
En conclusión, los patrones de diseño agentic sientan las bases para la evolución de las aplicaciones basadas en LLM. Desde el uso de herramientas hasta la colaboración entre múltiples agentes, estos patrones ofrecen soluciones escalables para diversas aplicaciones industriales. De cara al futuro, la integración de patrones de diseño agentes dentro de aplicaciones basadas en LLM tiene un inmenso potencial para sistemas de IA robustos.
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Preguntas frecuentes
Respuesta. Los patrones de diseño agentes son marcos que ayudan a los sistemas de inteligencia artificial, como los LLM, a actuar de forma autónoma organizando su toma de decisiones y ejecución de tareas.
Respuesta. Los LLM utilizan estos patrones para interactuar con herramientas, colaborar con otros agentes y completar tareas de manera más flexible y eficiente.
Respuesta. Los LLM utilizan herramientas externas (por ejemplo, API) para resolver tareas complejas, como recuperar datos en tiempo real en el servicio al cliente para obtener respuestas más rápidas y precisas.
Respuesta. La colaboración entre múltiples agentes divide las tareas complejas en subtareas, y cada agente maneja una parte, lo que mejora la eficiencia en áreas como la gestión de la cadena de suministro.
Respuesta. Escriben, prueban y optimizan código de forma autónoma, lo que los hace vitales en áreas como fintech, donde la codificación segura y eficiente es fundamental.
Respuesta. Los agentes reactivos responden rápidamente, los agentes proactivos planifican con anticipación y los agentes híbridos combinan ambos para adaptarse a diferentes tareas.
Respuesta. Las tendencias futuras incluyen agentes más inteligentes, mejor colaboración y uso de herramientas avanzadas, lo que impactará en industrias como la atención médica, las finanzas y los sistemas autónomos.