LLM son un subconjunto de agentes de IA que utilizan grandes modelos lingüísticos para realizar tareas basadas en el lenguaje.
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.
Características de los agentes LLM
Hay cuatro características clave de un agente LLM :
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.
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.
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.
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.
Tipos de agentes LLM
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Agentes conversacionales
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
Agentes orientados a las tareas
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
Agentes creativos
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)
Agentes colaboradores
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
Casos de uso empresarial
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
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. En RRHH, 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 crear un agente LLM
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.
Elija 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
Configure 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.
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.
Probar y perfeccionar
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.
Despliegue y supervisión
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.
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