- Los agentes LLM combinan comprensión del lenguaje, memoria, uso de herramientas y planificación para realizar tareas complejas y autónomas que van más allá de una simple conversación.
- Mejorar los agentes LLM implica técnicas como RAG, ajuste fino, n-shot prompting y técnicas avanzadas de ingeniería de prompts para lograr mayor precisión y fiabilidad.
- Crear un agente LLM requiere objetivos claros, la plataforma adecuada, configuración del modelo, integraciones, pruebas y monitoreo continuo.
- A pesar de su potencia, los agentes LLM tienen límites como alucinaciones, riesgos de privacidad y restricciones de contexto, por lo que el diseño cuidadoso y la supervisión siguen siendo esenciales.
Probablemente ya conozcas el tema más candente del año: agentes de IA.
La mayoría de estos agentes de IA son agentes LLM. ¿Por qué?
"En los últimos años, los agentes autónomos han cambiado", explica Sylvain Perron, CEO de Botpress. "Los modelos subyacentes han mejorado. Los LLM han desbloqueado una nueva capa de razonamiento y abstracción."
Con el poder de los LLM, se pueden crear agentes de IA capaces de completar cualquier tipo de tarea basada en lenguaje o razonamiento.
Y gracias a sus habilidades lingüísticas y analíticas, están ocupando poco a poco los trabajos de oficina, con más del 80% de las empresas planeando usar agentes de IA en los próximos años.
Si bien la categoría general de agentes de IA incluye aplicaciones no lingüísticas (sistemas de recomendación de contenido, reconocimiento de imágenes, control robótico, etc.), los agentes LLM suelen ser software de IA conversacional.
¿Qué son los agentes LLM?
Los agentes LLM son herramientas impulsadas por IA que utilizan grandes modelos de lenguaje para interpretar el lenguaje, mantener conversaciones y realizar tareas.
Estos agentes se basan en algoritmos complejos entrenados con grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite comprender y producir lenguaje de manera similar a la comunicación humana.
Los agentes LLM pueden integrarse en agentes de IA, chatbots de IA, asistentes virtuales, software de generación de contenido y otras herramientas aplicadas.
¿Cómo funcionan los agentes LLM?
Los agentes LLM combinan el poder de un LLM con recuperación, razonamiento, memoria y uso de herramientas para completar tareas de forma autónoma. Veamos qué hace cada uno de estos componentes.
En conjunto, estas capacidades permiten a los agentes LLM llevar a cabo flujos de trabajo complejos y de varios pasos con total autonomía.
Por ejemplo:
- Un agente de ventas B2B recupera datos de CRM sobre un prospecto, analiza el avance de la negociación, recuerda interacciones pasadas con el prospecto para personalizar el seguimiento y usa APIs de correo y calendario para enviar y programar.
- Un agente de IT recupera registros del sistema para diagnosticar un error, analiza los pasos de resolución para encontrar la mejor estrategia, recuerda qué funcionó en problemas anteriores y ejecuta scripts para reiniciar servicios o crear un ticket.
¿Cuáles son las 4 características que definen a un agente LLM?
Hay cuatro características clave en un agente LLM:
1. Modelo de lenguaje
El modelo de lenguaje suele considerarse el "cerebro" de un agente LLM. Su calidad y escala influyen directamente en el rendimiento del agente.
Es un algoritmo sofisticado entrenado con enormes conjuntos de datos de texto, lo que le permite entender el contexto, reconocer patrones y generar respuestas coherentes y relevantes.
- Identificar y aprender patrones de lenguaje
- Adquirir cierto nivel de conciencia contextual (gracias a su gran cantidad de datos de entrenamiento)
- Adaptarse a diferentes dominios y manejar una amplia variedad de temas
El modelo de lenguaje determina la profundidad, precisión y relevancia de las respuestas, formando la base de las capacidades lingüísticas del agente.
2. Memoria
La memoria se refiere a la capacidad de retener información de interacciones pasadas, como hechos, preferencias del usuario o temas a lo largo de sesiones.
Esto mejora la comprensión contextual del agente y hace que las conversaciones sean más continuas y relevantes.
En algunas configuraciones, la memoria permite que el agente conserve información a lo largo del tiempo. Esto facilita interacciones a largo plazo donde el agente "aprende" del comportamiento o preferencias del usuario, aunque esto suele regularse por motivos de privacidad y relevancia.
3. Uso de herramientas
El uso de herramientas permite que un agente LLM pase de la conversación a la acción.
Un agente LLM puede integrarse con aplicaciones externas, bases de datos o APIs para realizar funciones específicas.
Esto significa que pueden obtener información en tiempo real, ejecutar acciones externas o acceder a bases de datos especializadas, dándoles la capacidad de proporcionar información en tiempo real. Esto incluye:
- Llamar a APIs
- Obtener datos en tiempo real, como actualizaciones del clima o precios de acciones
- Programar reuniones o citas
- Consultar bases de datos, como catálogos de productos o documentos de políticas de RRHH
El uso de herramientas permite que el agente LLM pase de ser un sistema pasivo basado en conocimiento a un participante activo capaz de interactuar con otros sistemas.
4. Planificación
La planificación es la capacidad de un agente LLM para dividir tareas complejas en una serie de pasos manejables.
Un agente LLM puede planificar con o sin retroalimentación. ¿Cuál es la diferencia?
- La planificación sin retroalimentación significa que el agente LLM creará un plan basado en su comprensión inicial. Es más rápida y sencilla, pero carece de adaptabilidad.
- La planificación con retroalimentación permite que el agente LLM refine continuamente su plan, tomando en cuenta el entorno. Es más compleja, pero mucho más flexible y mejora el rendimiento con el tiempo.
Al planificar, un agente LLM puede crear flujos lógicos que avanzan progresivamente hacia una solución, haciéndolo más eficaz para manejar solicitudes complejas.
¿Cuáles son los 4 tipos de agentes LLM?
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1. Agentes conversacionales (por ejemplo, atención al cliente y generación de leads)
Este tipo de agentes mantienen un diálogo natural con los usuarios – suelen proporcionar información, responder preguntas y ayudar con diversas tareas.
Estos agentes dependen de los agentes LLM para comprender y generar respuestas similares a las humanas.
Ejemplos: Agentes de atención al cliente y chatbots de salud
2. Agentes orientados a tareas (por ejemplo, asistentes de IA y flujos de trabajo de IA)
Enfocados en realizar tareas específicas o alcanzar objetivos definidos, estos agentes interactúan con los usuarios para entender sus necesidades y luego ejecutan acciones para satisfacerlas.
Ejemplos: Asistentes de IA y bots de RRHH
3. Agentes creativos (por ejemplo, herramientas de generación de contenido)
Capaces de generar contenido original y creativo como arte, música o textos, estos agentes usan LLMs para entender preferencias humanas y estilos artísticos, permitiéndoles crear contenido que conecte con las audiencias.
Ejemplos: Herramientas de generación de contenido y herramientas de generación de imágenes (como Dall-E)
4. Agentes colaborativos (por ejemplo, agentes de IA empresariales)
Estos agentes trabajan junto a humanos para lograr objetivos o tareas compartidas, facilitando la comunicación, coordinación y cooperación entre miembros del equipo o entre personas y máquinas.
Los LLM pueden ayudar a los agentes colaborativos apoyando en la toma de decisiones, generando informes o proporcionando análisis.
Ejemplos: La mayoría de los agentes de IA empresariales y chatbots de gestión de proyectos
¿Cómo usan las empresas los agentes LLM?
Las empresas se benefician de los agentes LLM en áreas que implican procesar y responder lenguaje natural, como responder preguntas, brindar orientación, automatizar flujos de trabajo y analizar textos.
Las empresas suelen usar agentes LLM para marketing, análisis de datos, cumplimiento normativo, asistencia legal, soporte en salud, tareas financieras y educación.
Estos son 3 de los casos de uso más populares de los agentes LLM:
Soporte al cliente
Según un estudio de 167 empresas realizado por el experto en automatización Pascal Bornet, el servicio al cliente es el caso de uso más popular para la adopción de agentes LLM.
Los agentes LLM se utilizan ampliamente en atención al cliente para gestionar preguntas frecuentes, resolver problemas y ofrecer asistencia 24/7.
Estos agentes pueden interactuar con los clientes en tiempo real, brindando ayuda inmediata o derivando consultas complejas a agentes humanos.
Ver también: ¿Qué es un chatbot de atención al cliente?
Ventas y generación de prospectos
En ventas, los agentes LLM se usan para la generación de leads con IA: incluso pueden calificar leads posteriormente, conversando con posibles clientes, evaluando necesidades y recopilando información valiosa.
También pueden automatizar seguimientos, enviando recomendaciones personalizadas o información de productos según los intereses del cliente.
Ver también: Cómo usar IA en ventas
Soporte interno: RRHH e IT
Para soporte interno, los agentes LLM agilizan procesos de RRHH e IT gestionando consultas comunes de empleados.
De hecho, el estudio de Bornet encontró que los agentes LLM en operaciones internas fueron los más rentables, ahorrando entre un 30 % y 90 % del tiempo que antes requerían estas tareas.
En RRHH, responden preguntas sobre beneficios, políticas de permisos y nómina. En IT, resuelven problemas técnicos básicos o automatizan tareas rutinarias como la creación de cuentas.
Esto permite que los equipos de RRHH e IT se enfoquen en responsabilidades más complejas, en lugar de tareas repetitivas.
Ver también: Mejores agentes de IA para RRHH
Cómo mejorar las respuestas de un agente LLM
Si estás personalizando un LLM para un proyecto de IA, querrás ajustar las respuestas estándar que un modelo público daría a los usuarios. (No querrás que tu chatbot recomiende a la competencia, ¿verdad?) También puedes querer que utilice lógica de negocio personalizada, para que actúe más como un empleado capacitado que como una generación de lenguaje aleatoria.
Hay cuatro conceptos generales que mejoran la calidad de las respuestas de un LLM:
- RAG
- Fine tuning
- N-shot prompting
- Prompt engineering
1. Generación aumentada por recuperación
RAG es un nombre sofisticado para algo sencillo que todos hemos hecho en ChatGPT: pegar un texto y hacer una pregunta sobre él.
Un ejemplo típico es preguntar si un producto está disponible en una tienda online, y que el chatbot busque la información en el catálogo de productos (en vez de en todo internet).
En cuanto a velocidad de desarrollo y acceso a información en tiempo real, RAG es imprescindible.
Normalmente no afecta la elección del modelo, pero nada impide crear un endpoint de API de LLM que consulte información y responda, usándolo como si fuera un LLM propio.
Usar RAG para un chatbot basado en conocimiento suele ser más fácil de mantener, ya que no necesitas ajustar el modelo ni mantenerlo actualizado, lo que también puede reducir costos.
2. Ajuste fino
El fine-tuning consiste en proporcionar ejemplos a tu modelo para que aprenda a realizar bien una tarea concreta. Si quieres que destaque hablando sobre tu producto, puedes darle muchos ejemplos de las mejores llamadas de ventas de tu empresa.
Si el modelo es open source, pregúntate si tu equipo tiene la capacidad técnica suficiente para hacer fine-tuning.
Si el modelo es cerrado y se ofrece como servicio – como GPT-4 o Claude – normalmente tus ingenieros pueden ajustar modelos personalizados usando APIs. El precio suele aumentar considerablemente con este método, pero el mantenimiento es mínimo o nulo.
Sin embargo, para muchos casos de uso, el fine-tuning no es el primer paso para optimizar tu modelo.
Un buen caso para el fine-tuning es crear un bot de conocimiento para información estática. Al proporcionar ejemplos de preguntas y respuestas, debería poder responderlas en el futuro sin buscar la información. Pero no es una solución práctica para información en tiempo real.
3. Aprendizaje n-shot
La forma más rápida de empezar a mejorar la calidad de las respuestas es proporcionar ejemplos en una sola llamada a la API del LLM.
Zero-shot – no dar ningún ejemplo de lo que buscas en la respuesta – es como la mayoría usamos ChatGPT. Añadir un ejemplo (one-shot) suele ser suficiente para notar una mejora considerable en la calidad de la respuesta.
Más de un ejemplo se considera n-shot. N-shot no modifica el modelo, a diferencia del fine-tuning. Simplemente das ejemplos justo antes de pedir una respuesta, cada vez que haces una pregunta.
Pero esta estrategia no se puede abusar: los modelos LLM tienen un tamaño máximo de contexto y el precio depende del tamaño del mensaje. El fine-tuning puede eliminar la necesidad de ejemplos n-shot, pero requiere más tiempo para hacerlo bien.
4. Técnicas de ingeniería de prompts
Existen otras técnicas de prompt engineering, como chain-of-thought, que hacen que los modelos razonen en voz alta antes de dar una respuesta.
También existe el encadenamiento de prompts, que anima a los modelos a dividir tareas complejas en pasos más pequeños ejecutando varios prompts en secuencia.
Estas estrategias pueden aumentar significativamente la calidad y fiabilidad de las respuestas —especialmente en tareas que requieren razonamiento—, aunque suelen implicar respuestas más largas, mayor uso de tokens y menor velocidad.
Esto mejora la calidad de la respuesta, pero a costa de la longitud, el costo y la velocidad de la respuesta.
Cómo crear un agente LLM en 6 pasos
1. Definir objetivos
El primer paso para crear un agente de IA o chatbot es definir exactamente qué quieres que logre.
Aclara qué deseas que consiga el agente LLM, ya sea ayudar con consultas de clientes, generar contenido o gestionar tareas específicas.
Definir objetivos claros dará forma a la configuración y puesta en marcha del agente.
2. Elige una plataforma de IA
Las mejores plataformas de IA dependerán completamente de tus metas y necesidades.
Selecciona una plataforma que se ajuste a tus requisitos, considerando factores como opciones de personalización, capacidades de integración, facilidad de uso y soporte.
La plataforma debe:
- Soportar el caso de uso que deseas
- Ofrece tus LLM preferidos
- Ofrece capacidades de integración
3. Configura el LLM
Según las opciones de la plataforma, elige un LLM preconstruido o ajusta un modelo para tareas especializadas si es necesario.
Muchas plataformas ofrecen modelos de lenguaje integrados que ya están preentrenados y listos para usar.
Si te interesa personalizar el uso de tu LLM, consulta nuestro artículo sobre cómo elegir una opción de LLM personalizada para tu proyecto de IA de nuestro ingeniero de crecimiento, Patrick Hamelin.
4. Integra herramientas
La mayoría de las plataformas ofrecen opciones de integración para herramientas externas. Conecta cualquier API, base de datos o recurso al que tu agente necesite acceder, como datos de CRM o información en tiempo real.
5. Prueba y ajusta
Prueba el agente de forma exhaustiva usando las herramientas de prueba integradas en la plataforma. Ajusta parámetros, redacción de prompts y flujos de trabajo según los resultados para asegurar un buen desempeño en situaciones reales.
6. Despliega y monitorea
Utiliza las herramientas de monitoreo de la plataforma para seguir las interacciones y el rendimiento del agente después del despliegue.
Recoge información y ajusta la configuración según sea necesario, aprovechando los mecanismos de retroalimentación que ofrezca la plataforma.
Implementa un agente LLM personalizado
Los agentes LLM están alcanzando tasas de adopción masiva en las empresas, tanto en atención al cliente, operaciones internas como en comercio electrónico. Las compañías que tarden en adoptar esta tecnología sentirán las consecuencias de perder la ola de la IA.
Botpress es una plataforma de agentes de IA infinitamente extensible creada para empresas. Nuestra pila permite a los desarrolladores crear agentes LLM con cualquier capacidad que puedan necesitar.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre un agente LLM y un chatbot?
Un chatbot normalmente sigue guiones o flujos predefinidos, mientras que un agente LLM es más flexible. Los agentes LLM utilizan un modelo de lenguaje grande para razonar, recuperar información, usar herramientas y tomar decisiones.
2. ¿Pueden los agentes LLM funcionar sin conexión a internet?
Los agentes LLM pueden funcionar parcialmente sin internet, siempre que todo lo que necesiten (como el modelo de lenguaje y los datos) esté funcionando localmente. Sin embargo, la mayoría depende de servicios en la nube para datos en tiempo real, APIs externas o información actualizada.
3. ¿Los agentes LLM siempre necesitan un modelo de lenguaje como base?
Sí, ese es el ingrediente principal. La "LLM" en agente LLM significa modelo de lenguaje grande. Sin esto, el agente pierde la capacidad de comprender o generar lenguaje natural.
4. ¿Cuáles son las principales limitaciones o riesgos de usar agentes LLM hoy en día?
Pueden inventar información, atascarse con indicaciones ambiguas o filtrar datos sensibles si no están bien protegidos. Además, su inteligencia depende de los datos y el diseño que tengan detrás.
5. ¿Qué industrias están adoptando los agentes LLM más rápido?
Atención al cliente, soporte técnico, salud y ventas están adoptándolos rápidamente. Básicamente, cualquier sector con mucho trabajo repetitivo basado en lenguaje que pueda automatizarse.
