- Los agentes LLM combinan la comprensión del lenguaje, la memoria, el uso de herramientas y la planificación para realizar tareas complejas y autónomas que van más allá de la simple charla.
- La mejora de los agentes LLM implica técnicas como la RAG, el ajuste fino, los avisos n-shot y la ingeniería avanzada de avisos para mejorar la precisión y la fiabilidad.
- La creación de un agente LLM requiere objetivos claros, la plataforma adecuada, la configuración del modelo, integraciones, pruebas y un seguimiento continuo.
- A pesar de su potencia, los agentes LLM tienen límites como las alucinaciones, los riesgos para la privacidad y las restricciones contextuales, por lo que un diseño y una supervisión cuidadosos siguen siendo esenciales.
Probablemente esté familiarizado con el tema más candente del año: los agentes de IA.
La mayoría de estos agentes de IA son agentesLLM . ¿Por qué?
"En los últimos años, los agentes autónomos han cambiado", explica Sylvain Perron, Director General Botpress . "Los modelos subyacentes han mejorado. LLMs han desbloqueado una nueva capa de razonamiento y abstracción".
Con la potencia de LLMs, se pueden construir agentes de IA para completar cualquier tipo de tarea basada en el lenguaje o el razonamiento.
Y gracias a sus capacidades lingüísticas y analíticas, poco a poco se están apoderando de los puestos de trabajo de cuello blanco, ya que más del 80% de las empresas tienen previsto utilizar agentes de IA en los próximos años.
Mientras que la amplia categoría de agentes de IA incluye aplicaciones no lingüísticas (sistemas de recomendación de contenidos, reconocimiento de imágenes, control robótico, etc.), los agentes de LLM suelen ser software de IA conversacional.
¿Qué son los agentes LLM ?
LLM son herramientas de inteligencia artificial que utilizan grandes modelos lingüísticos para interpretar el lenguaje, mantener conversaciones y realizar tareas.
Estos agentes se basan en complejos algoritmos entrenados a partir de grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite comprender y producir un lenguaje que imita la comunicación humana.
LLM pueden integrarse en agentes de IA, chatbots de IA, asistentes virtuales, software de generación de contenidos y otras herramientas aplicadas.
¿Cómo funcionan los agentes LLM ?
Los agentes LLM combinan la potencia de un LLM con la recuperación, el razonamiento, la memoria y el uso de herramientas para completar tareas de forma autónoma. Veamos qué hace cada uno de estos componentes.
En combinación, estas capacidades permiten a los agentes LLM llevar a cabo complejos flujos de trabajo de varios pasos con total autonomía.
Por ejemplo:
- Un agente de ventas B2B recupera datos de CRM sobre un cliente potencial, analiza la progresión del acuerdo, recuerda interacciones anteriores con el cliente potencial para poder personalizar el seguimiento y utiliza API de correo electrónico y calendario para enviar y programar.
- Un agente informático recupera los registros del sistema para diagnosticar un error, analiza los pasos de solución de problemas para encontrar la mejor estrategia, recuerda lo que funcionó en problemas anteriores de los usuarios y ejecuta secuencias de comandos para reiniciar los servicios o crear un ticket.
¿Qué 4 características definen a un agente LLM ?
Hay cuatro características clave de un agente LLM :
1. Modelo lingüístico
El modelo lingüístico suele considerarse el "cerebro" de un agente LLM . Su calidad y escala influyen directamente en el rendimiento del agente LLM .
Se trata de un sofisticado algoritmo entrenado en enormes conjuntos de datos de texto, lo que le permite entender el contexto, reconocer patrones y producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes.
- Identificar y aprender patrones lingüísticos
- Adquirir un cierto grado de conciencia contextual (gracias a sus vastos datos de formación).
- Adaptarse a distintos ámbitos y tratar una amplia gama de temas
El modelo lingüístico determina la profundidad, precisión y pertinencia de las respuestas, lo que constituye 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 las sesiones.
Esto mejora la comprensión contextual del agente y hace que las conversaciones sean más continuas y pertinentes.
En algunas configuraciones, la memoria permite al agente retener información a lo largo del tiempo. Esto permite una interacción a largo plazo en la que el agente "aprende" del comportamiento repetido del usuario o de sus preferencias.
3. Uso de herramientas
El uso de esta herramienta lleva a un agente de LLM de la conversación a la acción.
Un agente de LLM puede integrarse con aplicaciones externas, bases de datos o API para realizar funciones específicas.
Esto significa que pueden obtener información en tiempo real, ejecutar acciones externas o acceder a bases de datos especializadas. Esto incluye:
- Llamada a las API
- Datos en tiempo real, como el tiempo o las cotizaciones bursátiles
- Programar reuniones o citas
- Consulta de bases de datos, como catálogos de productos o documentos de política de RR.HH.
El uso de herramientas permite al agente de LLM pasar de ser un sistema pasivo basado en el conocimiento a un participante activo capaz de interactuar con otros sistemas.
4. Planificación
La planificación es la capacidad de un agente de LLM para dividir tareas complejas en una serie de pasos manejables.
Un agente de LLM puede planificar con o sin retroalimentación. ¿Cuál es la diferencia?
- Planificar sin retroalimentación significa que el agente LLM creará un plan basado en su comprensión inicial. Es más rápido y sencillo, pero carece de adaptabilidad.
- La planificación con retroalimentación significa que un agente de LLM puede perfeccionar continuamente su plan, recibiendo información de su entorno. Es más complejo, pero lo hace mucho más flexible y mejora el rendimiento a lo largo del tiempo.
Mediante la planificación, un agente de LLM puede crear flujos lógicos que avanzan progresivamente hacia una solución, lo que le hace más eficaz a la hora de gestionar solicitudes complejas.
¿Cuáles son los 4 tipos de agentes LLM ?
.webp)
1. Agentes conversacionales (por ejemplo, atención al cliente y generación de contactos)
Este tipo de agentes entablan un diálogo natural con los usuarios: a menudo proporcionan información, responden a preguntas y ayudan en diversas tareas.
Estos agentes se basan en LLMs para comprender y generar respuestas similares a las humanas.
Ejemplos: Agentes de atención al cliente y chatbots sanitarios
2. Agentes orientados a tareas (por ejemplo, asistentes y flujos de trabajo de IA)
Centrados en la realización de tareas específicas o en la consecución de objetivos predefinidos, estos agentes interactúan con los usuarios para comprender sus necesidades y, a continuación, ejecutan acciones para satisfacerlas.
Ejemplos: Asistentes de IA y robots de RRHH
3. Agentes creativos (por ejemplo, herramientas de generación de contenidos)
Capaces de generar contenidos originales y creativos como obras de arte, música o escritos, estos agentes utilizan LLMs para entender las preferencias humanas y los estilos artísticos, lo que les permite producir contenidos que resuenen en el público.
Ejemplos: Herramientas de generación de contenidos y herramientas de generación de imágenes (como Dall-E)
4. Agentes colaborativos (por ejemplo, agentes de IA empresarial)
Estos agentes trabajan junto a los humanos para cumplir objetivos o tareas compartidos, facilitando la comunicación, la coordinación y la cooperación entre los miembros de un equipo o entre humanos y máquinas.
LLMs pueden apoyar a los agentes colaborativos ayudándoles en la toma de decisiones, generando informes o proporcionando información.
Ejemplos: La mayoría de agentes de IA empresariales y chatbots de gestión de proyectos
¿Cómo utilizan las empresas a los agentes LLM ?
Las empresas se benefician de los agentes de LLM en áreas que implican procesar y responder al lenguaje natural, como responder preguntas, proporcionar orientación, automatizar flujos de trabajo y analizar texto.
Las empresas suelen utilizar agentes de LLM para marketing, análisis de datos, cumplimiento de normativas, asistencia jurídica, apoyo sanitario, tareas financieras y educación.
He aquí 3 de los casos de uso más populares de los agentes de LLM :
Atención al cliente
Según un estudio de 167 empresas realizado por el experto en automatización Pascal Bornet, el servicio de atención al cliente es el caso de uso más popular para la adopción de agentes LLM .
LLM se utilizan ampliamente en el servicio de atención al cliente para gestionar las preguntas más frecuentes, solucionar problemas y proporcionar asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana.
Estos agentes pueden interactuar con los clientes en tiempo real, ofreciéndoles ayuda inmediata o derivando consultas complejas a agentes humanos.
Vea también: ¿Qué es un chatbot de atención al cliente?
Ventas y generación de contactos
En ventas, los agentes LLM se utilizan para la generación de prospectos mediante IA, e incluso pueden cualificarlos posteriormente entablando conversaciones con clientes potenciales, evaluando sus necesidades y recopilando información valiosa.
También pueden automatizar las interacciones de seguimiento, enviando recomendaciones personalizadas o información sobre productos basada en los intereses del cliente.
Véase también: Cómo utilizar la IA para las ventas
Apoyo interno: RRHH e IT
Para la asistencia interna, los agentes de LLM agilizan los procesos de RR.HH. y TI gestionando las consultas habituales de los empleados.
De hecho, el estudio de Bornet descubrió que los agentes LLM en operaciones internas eran los más rentables, ya que ahorraban entre un 30% y un 90% del tiempo que antes se tardaba en realizar las tareas internas.
En RR.HH., responden a preguntas sobre temas como prestaciones, políticas de permisos y nóminas, mientras que en TI, resuelven problemas técnicos básicos o automatizan tareas rutinarias como la configuración de cuentas.
Esto permite a los equipos de RRHH y TI centrarse en responsabilidades más complejas, en lugar de en el trabajo repetitivo.
Vea también: Los mejores agentes de IA para RRHH
Cómo mejorar LLM Respuestas del agente
Si estás personalizando un LLM para un proyecto de IA , querrás ajustar las respuestas estándar que un modelo público daría a los usuarios. (No puedes hacer que tu chatbot recomiende a la competencia, ¿verdad?). También podrías querer que use lógica de negocios personalizada , para que funcione más como un empleado capacitado que como una generación de lenguaje aleatoria.
Hay cuatro conceptos generales que mejoran la calidad de LLM respuestas:
- RAG
- Ajuste fino
- N-shot prompting
- Ingeniería rápida
1. Generación aumentada por recuperación
RAG es un nombre elegante para una cosa sencilla que todos hemos hecho en ChatGPT: pegar un texto en ChatGPT y hacer una pregunta sobre él.
Un ejemplo típico es preguntar si un determinado producto está en stock en un sitio de comercio electrónico, y que un chatbot busque la información en un catálogo de productos (en lugar de en Internet).
En términos de velocidad de desarrollo y obtención de información en tiempo real, RAG es imprescindible.
No suele afectar al modelo que elija, sin embargo nada le impide crear un punto final de la API LLM que consulte información y respuestas y utilizar este punto final como si fuera su propio LLM.
Utilizar RAG para un chatbot basado en el conocimiento suele ser más fácil de mantener, ya que no es necesario ajustar un modelo y mantenerlo actualizado, lo que también puede reducir costes.
2. Ajuste fino
El perfeccionamiento consiste en dar ejemplos al modelo para que aprenda a hacer bien una determinada tarea. Si quiere que destaque hablando de su producto, puede proporcionarle una serie de ejemplos de las mejores llamadas de ventas de su empresa.
Si el modelo es de código abierto, pregúntese si su equipo tiene suficiente capacidad de ingeniería para afinar un modelo.
Si el modelo es de código cerrado y se ofrece como un servicio - GPT-4 o Claude -, normalmente puede hacer que sus ingenieros ajusten los modelos personalizados mediante API. El precio suele aumentar sustancialmente con este método, pero el mantenimiento es escaso o nulo.
Pero para muchos casos de uso, el ajuste fino no es el primer paso hacia la optimización de su modelo.
Un gran caso para el ajuste fino es la construcción de un robot de conocimiento para el conocimiento estático. Al dar ejemplos de preguntas y respuestas, debería ser capaz de responderlas en el futuro sin tener que buscar la respuesta. Pero no es una solución práctica para la información en tiempo real.
3. Aprendizaje de N-shots
La forma más rápida de empezar a mejorar la calidad de las respuestas es proporcionar ejemplos en una única llamada a la API LLM .
La mayoría de nosotros utilizamos ChatGPT para dar cero ejemplos de lo que buscamos en una respuesta. Añadir un ejemplo (o one-shot) suele bastar para ver una mejora sustancial en la calidad de la respuesta.
Más de un ejemplo se considera n-shot. N-shot no cambia el modelo, a diferencia del ajuste fino. Simplemente estás dando ejemplos justo antes de pedir una respuesta, cada vez que haces una pregunta.
Pero no se puede abusar de esta estrategia: los modelos de LLM tienen un tamaño máximo de contexto y su precio depende del tamaño del mensaje. El ajuste fino puede eliminar la necesidad de ejemplos n-shot, pero lleva más tiempo hacerlo bien.
4. Técnicas de ingeniería rápida
Existen otras técnicas de ingeniería de avisos, como la cadena de pensamiento, que obligan a los modelos a pensar en voz alta antes de dar con una respuesta.
También existe el encadenamiento de indicaciones , que estimula a los modelos a dividir tareas complejas en pasos más pequeños ejecutando múltiples indicaciones en secuencia.
Estas estrategias pueden aumentar significativamente la calidad y la confiabilidad de las respuestas, especialmente en tareas que requieren mucho razonamiento, pero a menudo implican respuestas más largas, un mayor uso de tokens y un rendimiento más lento.
Esto aumenta la calidad de la respuesta, pero a costa de la duración, el coste y la rapidez de la misma.
Cómo Crea un LLM Agente en 6 pasos
1. Definir objetivos
El primer paso para crear un agente de IA o un chatbot es determinar qué es exactamente lo que quieres que haga.
Aclare lo que quiere que consiga el agente de LLM , ya sea ayudar con las consultas de los clientes, generar contenidos o gestionar tareas específicas.
La definición de objetivos claros determinará la instalación y configuración del agente.
2. Elegir una plataforma de IA
Las mejores plataformas de IA dependerán totalmente de sus objetivos y necesidades.
Seleccione una plataforma que se ajuste a sus necesidades, teniendo en cuenta factores como las opciones de personalización, las capacidades de integración, la facilidad de uso y la asistencia.
La plataforma debería:
- Apoyar el caso de uso deseado
- Ofrezca su LLMs
- Ofrecer capacidades de integración
3. Configurar el LLM
En función de las opciones de la plataforma, elija un LLM preconstruido o ajuste un modelo para tareas especializadas si es necesario.
Muchas plataformas ofrecen modelos lingüísticos integrados, preformados y listos para usar.
Si estás interesado en personalizar el uso de LLM , lee nuestro artículo sobre cómo elegir una opción personalizada de LLM para tu proyecto de IA de nuestro ingeniero de crecimiento, Patrick Hamelin.
4. Integrar herramientas
La mayoría de las plataformas ofrecen opciones de integración para herramientas externas. Conecte cualquier API, base de datos o recurso al que su agente necesite acceder, como datos de CRM o información en tiempo real.
5. Probar y refinar
Pruebe el agente a fondo utilizando las herramientas de prueba integradas en la plataforma. Ajuste los parámetros, la redacción de las preguntas y los flujos de trabajo en función de los resultados de las pruebas para asegurarse de que el agente funciona bien en escenarios reales.
6. Implementar y supervisar
Utilice las herramientas de supervisión de la plataforma para realizar un seguimiento de las interacciones y el rendimiento del agente tras la implantación.
Recopile información y perfeccione la configuración según sea necesario, aprovechando cualquier mecanismo de retroalimentación proporcionado por la plataforma.
Despliegue de un agente personalizado LLM
LLM Los agentes están alcanzando tasas de adopción masiva entre las empresas: en atención al cliente, operaciones internas y comercio electrónico. Las empresas que tarden en adoptarlos sufrirán las consecuencias de perderse la ola de la IA.
Botpress es una plataforma de agentes de IA infinitamente ampliable creada para empresas. Nuestro sitio stack permite a los desarrolladores crear agentes LLM con cualquier capacidad que pueda necesitar.
Nuestra suite de seguridad mejorada garantiza que los datos de los clientes estén siempre protegidos y totalmente controlados por su equipo de desarrollo.
Empieza a construir hoy mismo. Es gratis.
O póngase en contacto con nuestro equipo para obtener más información.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre un agente LLM y un chatbot?
La diferencia entre un agente LLM y un chatbot es que un chatbot sigue reglas predefinidas o flujos de conversación, mientras que un agente LLM utiliza un amplio modelo de lenguaje para comprender la intención, recuperar datos, realizar acciones utilizando herramientas o API y adaptar dinámicamente sus respuestas. Los agentes LLM están diseñados para razonar y actuar de forma autónoma en lugar de limitarse a responder.
2. ¿Pueden los agentes LLM funcionar sin conexión a Internet?
Los agentes LLM funcionan sin conexión a Internet sólo si el modelo lingüístico y todas las herramientas o datos necesarios están alojados localmente en las instalaciones. Sin embargo, la mayoría de los agentes LLM de producción dependen de API basadas en la nube o de servicios externos para tareas como la búsqueda actualizada o el acceso a CRM.
3. ¿Necesitan siempre los agentes LLM un modelo lingüístico backend?
Sí, los agentes LLM siempre necesitan un backend de modelo lingüístico porque toda la arquitectura depende de la capacidad del modelo para procesar entradas de lenguaje natural y generar salidas. Sin un LLM, el agente no puede entender las indicaciones del usuario ni decidir qué hacer.
4. ¿Cuáles son las principales limitaciones o riesgos de utilizar agentes LLM en la actualidad?
Las principales limitaciones del uso de agentes LLM incluyen la alucinación (generación de respuestas imprecisas) y las posibles fugas de datos si la entrada/salida no está debidamente protegida. También requieren un diseño y una supervisión minuciosos para garantizar un comportamiento fiable y conforme al uso en el mundo real.
5. ¿Qué sectores están adoptando más rápidamente a los agentes LLM ?
Entre los sectores que adoptan más rápidamente los agentes LLM se encuentran la atención al cliente, la gestión de servicios informáticos, la administración sanitaria, los servicios financieros y las ventas B2B, donde se pueden automatizar grandes volúmenes de tareas lingüísticas repetitivas para aumentar la eficacia y la escala.
%20(1).webp)
