Desmitificando a los agentes de IA: Descubriendo sus capacidades, aplicaciones y construcción

Desmitificando a los agentes de IA, los empleados de Google Aja Hammerly y Jason Davenport proporcionan una visión general completa de sus capacidades, aplicaciones y construcción. En este artículo, nos adentraremos en las diversas definiciones de los agentes de IA, exploraremos casos de uso interesantes y discutiremos los diferentes enfoques arquitectónicos para construir agentes inteligentes.

Introducción a los agentes de IA

AJA HAMMERLY: Hola, Jason. ¿Cuál es el tema de hoy? JASON DAVENPORT: Agentes. A medida que Aja Hammerly y Jason Davenport introducen el tema, reconocen que el término "agente" se usa a menudo pero no se define claramente. Introducción a los agentes de IA Comienzan cuestionando qué es exactamente un agente, con Jason señalando que "nadie parece estar de acuerdo en qué es exactamente un agente". Aja comparte su modelo mental de un agente como "una IA con un trabajo y las herramientas necesarias para hacer ese trabajo".

Definiendo a los agentes de IA

Definiendo a los agentes de IA Jason sugiere pensar en un agente como un agente de servicio al cliente, que ayuda a las personas a realizar tareas de manera más efectiva. Aja menciona que algunas personas dicen que los agentes deben actuar de forma autónoma, pero este término también es vago. Discuten cómo un agente que utiliza herramientas para investigar un tema y luego resume los resultados para el usuario podría considerarse autónomo en cierta medida.

Ejemplos de sistemas agentes

Ejemplos de sistemas agentes Aja y Jason proporcionan varios ejemplos de sistemas agentes, incluyendo un agente que ayuda a revisar correos electrónicos y crear tareas, un agente que utiliza datos climáticos para decidir cuándo regar un jardín y un agente que responde a informes de errores. Estos ejemplos demuestran la amplia gama de aplicaciones para los agentes.

Arquitecturas agentes

Arquitecturas agentes Discuten cómo los agentes pueden ser construidos utilizando diferentes arquitecturas, incluyendo aquellas que incorporan grandes modelos de lenguaje (LLM) y aquellas que no. Aja nota que un agente no necesariamente necesita incorporar un LLM y que los algoritmos simples y codificados en duro pueden usarse para lograr un objetivo.

Construyendo agentes

Construyendo agentes Jason y Aja enfatizan la importancia de considerar los requisitos específicos del agente que se está construyendo. Discuten cómo los agentes pueden trabajar juntos para lograr un objetivo, como un agente de envío y un agente de servicio al cliente que interactúan para resolver un problema.

Comenzando a construir agentes

Comenzando a construir agentes Para aquellos interesados en construir agentes, Aja y Jason recomiendan comenzar con lógica de negocio simple y una interfaz para habilitar la interacción con el entorno o el usuario. También sugieren explorar marcos para construir agentes, como Vertex AI Agent Builder, y tutoriales que utilizan diferentes enfoques y grados de agenticidad.

Interacciones y colaboraciones de agentes

Interacciones y colaboraciones de agentes Discuten cómo los agentes pueden interactuar entre sí para mejorar la salida, como un agente productor de publicaciones de blog y un agente crítico que refina la publicación hasta que cumple con los estándares deseados.

Conclusión y pasos siguientes

Conclusión y pasos siguientes En conclusión, Aja y Jason enfatizan que el concepto de un agente es complejo y multifacético, y que es más importante centrarse en el grado de agenticidad en lugar de una definición específica. Animan a los espectadores a explorar los tutoriales y recursos proporcionados para comenzar a construir sus propios agentes, y esperan ver las aplicaciones innovadoras que se crearán.