La planificación de viajes, una actividad que en ocasiones puede tornarse abrumadora, está experimentando una transformación radical gracias a los avances en inteligencia artificial. Tradicionalmente, los viajeros dependían de profesionales del turismo para coordinar alojamiento, transporte y actividades. No obstante, la irrupción de asistentes inteligentes basados en inteligencia artificial generativa está cambiando este panorama, permitiendo simplificar la organización de viajes mediante la comprensión de conversaciones naturales y el acceso a datos en tiempo real.
En este contexto, surge una novedosa solución que emplea agentes de inteligencia artificial para la planificación de viajes, utilizando Amazon Nova por su equilibrio entre rendimiento y costo. Combinando los modelos eficientes de Amazon Nova con las capacidades de orquestación de LangGraph, el resultado es un asistente de viaje capaz de gestionar tareas complejas mientras mantiene los costos operativos bajo control.
La solución aprovecha una infraestructura de AWS Lambda sin servidor y contenedores Docker, desplegándose en un sistema de tres capas: interacción frontend, procesamiento central y servicios de integración. En el núcleo del procesamiento, LangGraph actúa con un sistema de agentes sofisticado para gestionar las interacciones complejas que conlleva la planificación.
El sistema se construye sobre una arquitectura de grafos, donde cada componente aborda un aspecto distinto del proceso de planificación. Un nodo de enrutamiento centraliza la coordinación del flujo de información. Amazon Nova se encarga de interpretar cada consulta y, apoyado por 14 nodos de acción, decide las ejecuciones necesarias. Cada nodo maneja funciones como investigación en línea, recomendaciones personalizadas, consulta de clima y gestión de carritos de compra.
Amazon Nova Lite se emplea para nodos de acción sencillos, mientras que Amazon Nova Pro se encarga de tareas más intrincadas que requieren un detallado seguimiento, como la planificación exhaustiva de itinerarios. Ambos modelos admiten un contexto extenso y son capaces de procesar texto, imágenes y videos, lo que les permite asistir a una audiencia global.
La integración de datos y servicios múltiples se lleva a cabo a través de una interfaz extensible, facilitando la incorporación de API y bases de datos propias de las organizaciones. Además, el sistema mantiene un registro del estado de la conversación utilizando Python, asegurando que los nodos de acción actualicen información de manera confiable y precisa.
El asistente de viaje gestiona toda la interacción, utilizando una aplicación web en React.js y una interfaz de chat. Las solicitudes son autenticadas y enrutadas adecuadamente, garantizando respuestas precisas en función de las capacidades del sistema y la información acumulada durante la sesión.
Esta arquitectura está diseñada para manejar desde consultas simples hasta interacciones complejas que requieren coordinar múltiples componentes, permitiendo una fácil escalabilidad e incorporación de nuevas funciones. El despliegue se realiza mediante el AWS Cloud Development Kit, que automatiza la configuración de los recursos necesarios.
Al concluir la planificación, los usuarios reciben recomendaciones de productos y tienen la opción de realizar compras directas a través de enlaces a Amazon, proporcionándoles una experiencia integrada y personalizada. Este enfoque representa un avance crucial en la evolución de los asistentes personales en el ámbito turístico, ofreciendo una gestión de viajes más sencilla y eficiente para el usuario.
