Introducción a los Agentes de IA
Los agentes de IA están ganando inmensa popularidad debido a su capacidad para resolver tareas de forma autónoma. Si has oído hablar de proyectos como AutoGPT, BabyAGI o CAMEL, ¡estás en el camino correcto!
¿Qué es un Agente de IA?
Un agente de IA es un sistema informático diseñado para tomar decisiones y llevar a cabo acciones con el fin de lograr objetivos predefinidos sin intervención humana. Estos agentes son herramientas poderosas con una autosuficiencia que captura una atención significativa y se consideran el futuro de la tecnología.
¿Cómo Usar Agentes de IA?
Existen varias opciones para explorar los agentes de IA. Hay soluciones listas para usar como AutoGPT disponibles. Nuestro equipo ha trabajado con estas soluciones; hay tutoriales disponibles en nuestra plataforma. Alternativamente, uno puede construir su propio agente de IA. Nos adentraremos en esto en profundidad, utilizando LangChain, un marco diseñado para aplicaciones basadas en Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
Parte de Programación
Con un sólido entendimiento sobre la relevancia de los agentes de IA, ¡comencemos a crear nuestro propio proyecto!
Estructura del Proyecto
Comienza creando un nuevo directorio e inicializando tu entorno de Python.
Dependencias
Instala las herramientas necesarias:
- langchain: Esto ayuda a trabajar con LLMs y agentes.
- requests: Para hacer solicitudes a APIs externas.
- openai SDK: Para simplificar el uso de los modelos de OpenAI.
- duckduckgo-search: Para búsquedas web.
Ahora importemos las librerías.
Configuración del Modelo
Ahora, necesitamos definir el LLM de OpenAI. Para este tutorial, se utilizará GPT-3, y es necesario establecer el prompt inicial para crear una cadena efectiva para este modelo.
Pruebas del Modelo
A continuación, podemos probar nuestro modelo haciendo un par de preguntas. Preguntemos sobre lablab.ai y pidamos que resuelva una integral.
Lablab.ai: Esta plataforma tecnológica ofrece soluciones impulsadas por IA y ML que optimizan las operaciones comerciales y mejoran la eficiencia. Los servicios incluyen Procesamiento de Lenguaje Natural, Visión por Computadora y otras soluciones específicas de la industria destinadas a mejorar las experiencias del cliente, reducir costos y aumentar la productividad.
Solución Integral: La respuesta recibida fue incorrecta, indicando "x^2 log(x)^3 / 3 + C" donde C es una constante de integración arbitraria. La solución integral precisa es: 1/4 x^2 (1 - 2 log(x) + 2 log²(x))!
Estas imprecisiones se deben en parte a la fecha de corte del modelo en septiembre de 2021, por lo que su conocimiento sobre lablab.ai está desactualizado. Sin embargo, ¡podemos corregir esto con herramientas!
Implementando Herramientas
Utilizar una herramienta de búsqueda en Internet aumenta el alcance del conocimiento de nuestro modelo. Podemos aprovechar la herramienta de Búsqueda DuckDuckGo, ya disponible en LangChain. Además, es recomendable utilizar una API de Wolfram Alpha para problemas matemáticos debido a sus robustas capacidades de resolución de problemas.
Creando la Herramienta para Problemas Matemáticos
Establezcamos una clase personalizada para la API de Wolfram Alpha que permita manejar solicitudes en lenguaje natural y devuelva resultados precisos.
Creando un Agente y Probando su Rendimiento
Finalmente, es hora de crear un agente con las herramientas que hemos definido y evaluar su rendimiento.
Respuestas Anteriores vs. Nuevas
Respuestas Anteriores:
- Lablab.ai: Concepto erróneo sobre sus ofertas.
- Respuesta Integral: Incorrecta como se mencionó.
Nuevas Respuestas: Con herramientas integradas:
- Lablab.ai: Descrito con precisión, enfatizando las herramientas y tutoriales de IA.
- Respuesta Integral: ¡Resolución correcta de la integral!
Conclusión
La introducción de herramientas mejora significativamente la precisión de las respuestas. El rendimiento de la IA mejorado por herramientas demuestra su papel crítico en consultas complejas. Por lo tanto, ¡es crucial invertir tiempo ahora en aprovechar los LLMs de manera más efectiva!
Mejoras Potenciales
Para mejorar aún más las aplicaciones, explorar otros tipos de agentes puede ser beneficioso. Emplear funciones de memoria y aprovechar las Bases de Datos Vectoriales podría ofrecer ventajas adicionales. ¡Notablemente, LangChain admite estos avances!
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