En la era digital actual, la creación de agentes inteligentes que puedan entender y responder con precisión a las consultas de los usuarios es un desafío que exige una planificación detallada y una ejecución en múltiples etapas. Ya se trate de desarrollar un chatbot para atención al cliente o un asistente virtual, tener en cuenta diversos factores es esencial. Entre ellos, definir el alcance y las capacidades del agente, así como diseñar una infraestructura robusta y escalable.
Una reciente serie en dos partes explora las mejores prácticas para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando Amazon Bedrock Agents. Estos agentes simplifican el desarrollo de aplicaciones al facilitar tareas complejas en varios pasos. Utilizan la capacidad de razonamiento de los modelos fundamentales para descomponer las tareas requeridas por el usuario en varios pasos. Además, emplean directrices proporcionadas por el desarrollador para crear un plan de acción, ejecutándolo mediante APIs específicas y accediendo a bases de conocimiento para brindar respuestas precisas al usuario.
El primer artículo de la serie aborda cómo crear agentes precisos y confiables, mientras que el segundo se concentra en aspectos arquitectónicos y en prácticas del ciclo de desarrollo. Un aspecto crítico es la recopilación de datos de verdad fundamental, es decir, observaciones del mundo real que se utilizan para evaluar el rendimiento de un modelo o sistema. Antes de construir una aplicación, resulta esencial reunir interacciones o conversaciones que alimentarán todo el ciclo de vida del agente.
Definir el alcance de cada agente es un paso vital, lo que implica identificar tareas que debe y no debe manejar, considerando las funciones primarias, limitaciones y los formatos de entrada y salida. Estos detalles establecen las expectativas que guiarán el proceso de desarrollo.
Desde una perspectiva arquitectónica, es más eficaz desarrollar agentes pequeños y enfocados que interactúen entre sí, en lugar de un gran agente monolítico. Este enfoque mejora la modularidad y la mantenibilidad, facilita las pruebas y la depuración, y permite utilizar diferentes modelos de inteligencia artificial para tareas específicas, aumentando así la escalabilidad.
La planificación minuciosa de la experiencia del usuario es también crucial, fijando el tono y las presentaciones del agente para asegurar interacciones consistentes y atractivas, alineando el tono del agente con la identidad de la marca.
La comunicación clara es esencial para la efectividad de los agentes de IA. Emplear un lenguaje directo y proporcionar ejemplos específicos para conceptos complejos ayuda a definir funciones y tareas sin ambigüedades. Integrar los agentes con bases de conocimiento existentes, como Amazon Bedrock Knowledge Bases, puede mejorar significativamente la precisión y relevancia de las respuestas, reduciendo la necesidad de constantes actualizaciones del modelo.
Para evaluar la eficacia de un agente de IA, es fundamental definir criterios específicos de evaluación, considerando factores como la precisión de las respuestas, la tasa de cumplimiento de tareas, la latencia, y la coherencia en las conversaciones. La evaluación humana también es crucial para proporcionar retroalimentación cualitativa sobre aspectos difíciles de cuantificar automáticamente.
Finalmente, la mejora continua es imprescindible. Probar extensamente, recolectar retroalimentación y refinar el desempeño del agente son pasos vitales para el desarrollo exitoso de agentes de inteligencia artificial potentes y centrados en el usuario con Amazon Bedrock. La planificación para pruebas A/B y la implementación de grupos de prueba durante la fase de despliegue son esenciales en este proceso iterativo. Cumplir con estas mejores prácticas puede ser decisivo para el éxito en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
