Tutorial de Agentes de IA: Construyendo y Usando Agentes de IA de Manera Efectiva

Introducción a los Agentes de IA

Los Agentes de IA están ganando popularidad rápidamente gracias a su capacidad para resolver de forma autónoma una variedad de tareas. Probablemente hayas oído hablar de proyectos como AutoGPT, BabyAGI o CAMEL. Este artículo te proporcionará una visión sobre cómo funcionan estas poderosas herramientas y cómo pueden ser utilizadas.

¿Qué es un Agente de IA?

Un Agente de IA es un sistema computacional sofisticado diseñado para tomar decisiones y realizar acciones para alcanzar objetivos específicos, a menudo predefinidos. Estos agentes operan con un alto grado de autonomía, requiriendo una mínima intervención humana en sus operaciones.

Las notables capacidades y la autosuficiencia de los Agentes de IA están capturando un interés generalizado, ya que representan un salto significativo en la tecnología. Comprender y relacionarse con esta tecnología puede beneficiarte enormemente.

Cómo Usar Agentes de IA

Actualmente, hay varias opciones disponibles para experimentar con Agentes de IA. Algunos usuarios pueden preferir soluciones preconstruidas como AutoGPT, y para aquellos interesados en la experiencia práctica, crear un Agente personalizado es un enfoque gratificante. En esta guía, nos centraremos en construir tu Agente utilizando LangChain, un marco innovador diseñado específicamente para aplicaciones que aprovechan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).

Parte de Codificación: Comenzando con Agentes de IA

Ahora que apreciamos el potencial de los Agentes de IA, ¡adentrámonos en los aspectos prácticos de crear un Agente!

Estructura del Proyecto

Para comenzar, crea un nuevo directorio para tu proyecto e inicializa tu entorno de Python. Esto establece una base limpia para el desarrollo.

Dependencias

Luego, instala las bibliotecas necesarias:

• LangChain - para trabajar con LLMs y Agentes
• requests - para hacer solicitudes API
• OpenAI SDK - para simplificar las interacciones con los modelos de OpenAI
• duckduckgo-search - para realizar búsquedas en la web

Esta preparación nos permite importar las bibliotecas requeridas para nuestro proyecto.

Definiendo Nuestro Modelo de IA

En este paso, definiremos nuestro LLM utilizando el modelo GPT-3 de OpenAI (aunque eres libre de explorar otros modelos). Después de definir el modelo, crearemos un aviso inicial y construiremos una cadena para el modelo.

Probando las Respuestas de Nuestro Modelo

Para probar nuestro modelo, podemos preguntar sobre la identidad de lablab.ai o desafiarlo con un problema matemático. Esto es lo que sucede:

¿Qué es lablab.ai?

La IA responde con:

Lablab.ai es una plataforma tecnológica que proporciona soluciones de IA a las empresas...

Sin embargo, el modelo también intenta una evaluación matemática:

La respuesta es x^2 log(x)^3 / 3 + C...

Desafortunadamente, ambas respuestas contienen inexactitudes. Esto resalta las limitaciones del modelo debido a un conocimiento desactualizado o insuficiente.

Mejorando Nuestro Modelo con Herramientas

Para rectificar estas inexactitudes, podemos incorporar herramientas externas como la herramienta de búsqueda de DuckDuckGo para información actualizada y la API de Wolfram Alpha para soluciones matemáticas precisas.

Creando una Herramienta de Búsqueda

Importaremos la herramienta de búsqueda de DuckDuckGo, que permite buscar en Internet directamente desde nuestro Agente.

Creando un Solucionador de Problemas Matemáticos

A continuación, establecemos una clase personalizada para interactuar con la API de Wolfram Alpha. Esta API puede resolver consultas expresadas en lenguaje natural, lo que la convierte en una excelente opción para nuestros requisitos.

Implementando el Agente y Evaluando el Rendimiento

¡Ya estamos listos para crear nuestro Agente! Analicemos el rendimiento usando las consultas anteriores:

• Respuesta sobre lablab.ai: La IA original decía que es una plataforma tecnológica que proporciona soluciones de IA. La respuesta mejorada fue más concisa, indicando su enfoque en herramientas de IA y tutoriales.
• Problema Matemático: La respuesta inicial fue incorrecta, pero la respuesta mejorada produjo el resultado de integración correcto.

Esto demuestra claramente cómo la integración de herramientas mejora la precisión y calidad de las respuestas de los Agentes de IA.

Conclusión

La adición de herramientas especializadas como las capacidades de búsqueda en la web y las APIs matemáticas ha demostrado mejorar significativamente el rendimiento de los Agentes de IA. Tales mejoras son esenciales, ya que sientan las bases para futuros avances en el trabajo con Modelos de Lenguaje Grande.

Mejoras Adicionales

Para mejorar aún más tus aplicaciones, considera experimentar con diferentes tipos de Agentes e integrar sistemas de memoria utilizando Bases de Datos Vectoriales. LangChain apoya completamente estas expansiones, otorgando a tus proyectos un potencial aún mayor en el futuro.