5 trucos de expertos para crear un agente de IA en 2025

Los agentes de IA, una forma más avanzada de IA, son una de las tendencias clave en 2025. El 78% de los desarrolladores y líderes empresariales tienen planes activos para implantar agentes de IA en un futuro próximo, informa LangChain.

Si está interesado en construir uno usted mismo, debe tener en cuenta algunas cosas clave antes de empezar. En primer lugar, ?qué tipo de agente de IA quiere construir?

Existe una amplia gama de agentes autónomos de IA: agentes reflejos, agentes reflejos modelo, agentes objetivo, agentes de utilidad y agentes de aprendizaje.

Estos agentes van desde el más básico (reflejo), que simplemente reacciona al entorno y a las entradas basándose en reglas preprogramadas, hasta el más complejo, el agente de aprendizaje, que, como su nombre indica, aprende cuantas más interacciones tiene y mejora cuantos más datos y estímulos ambientales recibe.

Entonces, ?cuál necesita? Nuestra guía paso a paso te dará algunas ideas prácticas para crear un agente de IA adaptado a las necesidades de su empresa.

Resumen Resumen

1. Conclusiones clave
2. ?Qué es un agente de IA?
3. Planes de adopción y desafíos
4. Guía paso a paso para crear un agente de IA
   1. Paso uno: definir el propósito y el alcance
   2. Paso dos: preparar los datos de entrenamiento
   3. Paso tres: elije tu modelo
   4. Paso cuatro: Formación y pruebas
   5. Paso cinco: implementación
5. Conclusión
6. Preguntas frecuentes
7. Referencias

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Resumen

1. Conclusiones clave
2. ?Qué es un agente de IA?
3. Planes de adopción y desafíos
Ver más
4. Guía paso a paso para crear un agente de IA
   1. Paso uno: definir el propósito y el alcance
   2. Paso dos: preparar los datos de entrenamiento
   3. Paso tres: elije tu modelo
   4. Paso cuatro: Formación y pruebas
   5. Paso cinco: implementación
5. Conclusión
6. Preguntas frecuentes
7. Referencias

?Qué es un agente de IA?

Antes de considerar cómo crear un agente de IA paso a paso, definamos primero qué es uno.

Priyanka Kharat, vicepresidenta de Producto e Ingeniería de ScienceLogic, declaró a Techopedia:

?La IA agéntica permitirá a los equipos de TI de todos los sectores verticales de la industria reimaginar operaciones complejas descomponiéndolas en objetivos que se planificarán, adaptarán y llevarán a cabo mediante acciones decisivas de forma autónoma, con una intervención humana mínima?.

Aunque puede ser necesaria cierta interacción humana, el sistema está configurado para responder a una serie de entradas de lenguaje y luego aprender continuamente a través de sus interacciones con los datos y la retroalimentación que recopila.

?Las herramientas de IA agéntica proporcionarán información oportuna y basada en la personalidad y se basarán en un rico análisis algorítmico generado en cuestión de segundos, preparando el terreno para transformar los sistemas informáticos tradicionalmente reactivos en ecosistemas proactivos y autooptimizables?, a?adió Kharat.

Planes de adopción y desafíos

Según un estudio reciente de LangChain, que encuestó a 1300 profesionales (desde ingenieros y jefes de producto hasta líderes empresariales y ejecutivos), la adopción de agentes de IA está ?calentándose?.

• El 51 % de los encuestados ya están utilizando agentes en producción.
• Las empresas medianas (de 100 a 2000 empleados) fueron las más rápidas en poner agentes en producción (el 63 %).
• Es más, el 78 % planea implementar agentes en producción pronto.

Sin embargo, aunque la demanda de agentes de IA es cada vez mayor, su despliegue real podría enfrentarse a algunas dificultades. LangChain declaró:

“La calidad de las prestaciones destaca como la principal preocupación de los encuestados, más del doble de significativa que otros factores como el coste y la seguridad”.

Tenga en cuenta los siguientes pasos fundamentales, que podrían ayudarle a superar estas barreras y crear agentes de IA fiables y controlables para su negocio.

Guía paso a paso para crear un agente de IA

Paso uno: definir el propósito y el alcance

Al igual que con los principios clave de la gestión de proyectos, debes crear un propósito y un alcance claros para el proyecto o, en este caso, para el agente de IA. ?Qué quiere que haga?

Sea lo más específico posible con las tareas y funciones que desea que el agente de IA maneje. ?Lo está dise?ando para responder a consultas sencillas de los clientes o está creando un asistente de compras virtual?

Enumera los problemas que deseas para que agente pueda resolverlo?y, a continuación, se puede asignar la funcionalidad a esto.

También debes tener en mente un público objetivo para personalizar el sistema tanto como sea posible y, al mismo tiempo, hacerlo accesible a un público amplio.

También tendrás que formular objetivos claros. Esto te ayudará a adaptar el sistema en consecuencia y es la única forma de juzgar claramente si ha funcionado.

Si deseas aumentar la tasa de éxito de las consultas de los clientes que se resuelven o aumentar las ventas a través de un asistente más elaborado, es importante que crees objetivos tangibles a los que pueda referirse más adelante.

It’s much easier to build an AI agent, if all you have to do is prompt it!

The backend, code execution and deployment are all handled automatically.

Even non-techies can build AI agents pic.twitter.com/dDXoGuNnRB

— Bindu Reddy (@bindureddy) November 25, 2024

Paso dos: preparar los datos de entrenamiento

El siguiente paso a seguir al crear agentes de IA tiene que ver con los datos y el entrenamiento.

Considera los datos como los ingredientes crudos que está agregando a una receta. Si son de mala calidad, el plato no saldrá bien. Si los datos con los que entrena su aplicación de agente de IA son de baja calidad o están plagados de errores, el agente final cometerá errores.

Los datos que recopile y utilice deben reflejar la funcionalidad del agente. Recoje los conjuntos de datos relevantes de una gama de fuentes tan diversa como sea posible para sus propósitos, y luego utilice herramientas de visualización de datos para limpiarlos y prepararlos para introducirlos en el sistema.

Tomando como ejemplo un agente de atención al cliente, la introducción de transcripciones o grabaciones de llamadas de atención al cliente preparará al agente para las interacciones a las que se enfrentará una vez desplegado. Si vas a responder a audio en directo, utilice grabaciones de voz con muchos acentos y patrones de habla diferentes para preparar al agente para escenarios de la vida real.

Sin embargo, si se trata de un agente de texto, las transcripciones simples funcionarán mejor. La forma en que las personas hacen preguntas puede diferir de manera similar a la forma en que hablan, con errores de ortografía y gramática a menudo.

Por lo tanto, exponer el sistema a muchas variaciones hará que sea más fácil para el sistema reconocer el significado, incluso cuando no se exprese perfectamente.

New short course on Pretraining LLMs! Developed with @UpstageAI and taught by their CEO @hunkims and CSO @echojuliett.

While prompting or fine-tuning existing models works well for many general language tasks, pretraining is valuable for specialized domains or languages with… pic.twitter.com/388WZkjEwm

— Andrew Ng (@AndrewYNg) July 17, 2024

Paso tres: elije tu modelo

Para determinar la eficacia con la que su agente de IA es capaz de aprender de los datos, debe elegir un modelo de aprendizaje automático.

Puedes optar por una red neuronal, que está dise?ada para reproducir el funcionamiento de nuestro cerebro. Esto funcionará bien para los sistemas que procesan grandes cantidades de datos, permitiéndoles reconocer patrones y generar lenguaje humano.

La otra opción es un modelo de aprendizaje por refuerzo. Esto permitirá que el sistema aprenda a través de ensayo y error, mejorando con el tiempo gracias a las interacciones y comentarios continuos de los usuarios.

Just like self-driving cars, BCIs are control systems. High-fidelity simulations of motor cortex activity can speed up evaluation of neural decoders and enable optimization methods like reinforcement learning.

— Neuralink (@neuralink) January 17, 2025

Paso cuatro: Formación y pruebas

Este es el paso en el que los agentes de IA generativa aprenden realmente a realizar tareas.

Antes de introducir cualquier dato, tendrá que pulir sus parámetros de formación. Esto incluye la tasa de aprendizaje y el tama?o del lote, que determinan cuánto se ajusta el modelo durante el proceso de formación.

Ahora, puede empezar a introducir datos en el modelo y supervisar su rendimiento. Para obtener los mejores resultados, deberá ir ajustando el modelo sobre la marcha para asegurarse de que obtiene resultados fiables de forma constante al final de la fase de entrenamiento.

Tras la fase de entrenamiento, es esencial probar y validar lo que el agente ha aprendido. Esto detectará cualquier problema que se haya pasado por alto durante el entrenamiento y garantizará que la versión implementada esté libre de errores.

Ponga a prueba el sistema con una serie de tareas o consultas que imiten lo que se encontrará cuando se implemente. Puede que quiera ir un poco más allá del área de enfoque estrecho para que las interacciones fluyan y suavizar la experiencia del usuario.

Mida el rendimiento del sistema y, a continuación, realice los ajustes necesarios para seguir con la formación y las pruebas, o valídelo y pase al siguiente paso.

New course in collaboration with @CircleCI!

In “Automated Testing for LLMOps” you’ll learn to build a continuous integration workflow to evaluate your LLM applications at every iteration, catch bugs early, and ship faster and more efficiently.

Join now: https://t.co/DGmG8NawEP pic.twitter.com/nOvgall97U

— DeepLearning.AI (@DeepLearningAI) January 24, 2024

Paso cinco: implementación

Si ha llegado hasta aquí, le alegrará saber que ya está listo para lanzar su agente de IA al mundo real. Esto significa implementarlo en un entorno real con usuarios reales.

Podría ser en su sitio web o aplicación móvil; dondequiera que planee usarlo, asegúrate de que los sistemas de soporte estén en funcionamiento para que el lanzamiento sea lo más fluido posible.

Una vez implementado, aún tendrás que comprobar periódicamente su rendimiento. ?Se gestionan las tareas sencillas de forma rápida y eficiente? ?Se mantiene en interacciones más complejas? Controle los tiempos de respuesta y la satisfacción del usuario para asegurarse de que funciona bien para su negocio y el cliente.

Siga recopilando datos y comentarios. Un componente básico de un agente de IA es su capacidad de mejorar con el tiempo.

Frameworks for deploying agents have surged in the past few months.

LangChain reports that 78% of developers and PMs have active plans to implement AI agents in the near future.

Compare frameworks like REI, Eliza, RIG, and more in our latest report. pic.twitter.com/E7UbXA9sUT

— Messari (@MessariCrypto) December 27, 2024

Conclusión

Con los pasos y consejos brindados, será más sencilla crear un agente de IA. Hay algunas cosas más que debes tener en cuenta, como la necesidad de objetivos claros y una estructura definida.

El enemigo son las instrucciones excesivas y los límites indefinidos. En lugar de ampliar las capacidades de su asistente, abrumarán al sistema y dificultarán el desempe?o de las funciones básicas que usted ha definido.

Tampoco estás en la obligación de empezar de cero. Puedes utilizar un generador de IA para que haga gran parte del trabajo preliminar por usted. Este enfoque tiene sus inconvenientes, como una menor autonomía y un agente más genérico, pero su implementación requerirá menos tiempo y dinero.

Preguntas frecuentes