Creación de Agentes LLM con Instrucciones

Introducción

Los agentes de Inteligencia Artificial (IA), particularmente aquellos impulsados por Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Estos agentes pueden entender y generar texto similar a humanos, responder preguntas y realizar una amplia gama de tareas. En este artículo, exploraremos la anatomía de un agente de IA y te guiaremos a través del proceso de crear un agente LLM con instrucciones.

La Anatomía de un Agente de IA

Un agente de IA, especialmente uno basado en un LLM, típicamente consiste en varios componentes clave:

Básico

1. Modelo Base: El LLM fundamental entrenado en grandes cantidades de datos de texto.
   Por ejemplo ChatGPT, Claude Sonnet, Gemini, etc.
2. Indicaciones: Instrucciones dadas al modelo para guiar sus respuestas.
   Por ejemplo: 'Eres un asistente útil.'
3. Contexto: Contexto dado al modelo para guiar sus respuestas.
   Por ejemplo: 'Llama al usuario Fred, le encantan los gatos, es lunes 2024-09-02'

Avanzado

4. Herramientas: Herramientas para enriquecimiento de contexto o tomar acciones.
   Ejemplos: Buscar en la web, Generar imágenes, Añadir una tarea a Jira, etc.
5. Ajuste Fino: Entrenamiento adicional en conjuntos de datos específicos para especializar el modelo.
6. Procesamiento de Salida: Mecanismos para refinar y formatear la salida del modelo.
   Ejemplos: Formato como Markdown, filtros de lenguaje ofensivo, ajustes de tono
7. Memoria: Sistemas para retener contexto a través de múltiples interacciones.
   Ejemplo: El cumpleaños de Fred es el 8 de enero, Kelly es su jefe.

Creación de un Agente LLM con Instrucciones

Aquí hay una guía paso a paso para crear un agente LLM básico:

1. Selecciona un Modelo Base: Elige un LLM apropiado (p. ej., GPT-4, Claude, o Gemini) basado en tus requisitos y recursos disponibles.
2. Diseña la Estructura de Indicación: Define el rol y comportamiento del agente
3. Crea Instrucciones Claras: Escribe instrucciones concisas y específicas que guíen el comportamiento y respuestas del modelo. Por ejemplo:

Sistema: Eres un asistente útil especializado en desarrollo de software. Proporciona respuestas concisas y precisas a preguntas de codificación. Usa markdown para fragmentos de código.

4. Proporciona Contexto Relevante: Incluye cualquier información de trasfondo necesaria o restricciones para la tarea del agente. Por ejemplo:
5. Prueba y Refina: Interactúa con tu agente, analiza sus respuestas e itera refinando tus indicaciones e instrucciones para mejorar el rendimiento.
6. Implementa Manejo de Errores Básico: Desarrolla mecanismos simples para manejar respuestas inesperadas o inapropiadas del modelo.

Considera Directrices Éticas: Asegúrate de que tu agente adhiera a estándares éticos y respete la privacidad y seguridad del usuario.

Al enfocarse en estos componentes básicos - el modelo base, indicaciones y contexto - puedes crear un agente LLM funcional que sirva un propósito o dominio específico. A medida que te vuelvas más cómodo con este proceso, puedes explorar características más avanzadas como herramientas, ajuste fino, procesamiento de salida y sistemas de memoria para mejorar las capacidades de tu agente

Ejemplos de Indicaciones y Escenarios

Veamos algunas estructuras de indicaciones y escenarios:

Escenario 1: Agente de Servicio al Cliente

En este escenario, crearemos un agente de IA que sirve como representante de servicio al cliente para una empresa de tecnología. Este ejemplo demuestra cómo estructurar indicaciones para manejar consultas de clientes y proporcionar soporte de producto.

La estructura de indicación incluye:

1. Instrucciones del sistema definiendo el rol y objetivos del agente
2. Contexto proporcionando información de empresa esencial
3. Una consulta de usuario de ejemplo para ilustrar la interacción

Aquí está la estructura de indicación para un agente de servicio al cliente de IA:

Sistema: Eres un agente de servicio al cliente útil para TechGadgets Inc. Tu objetivo es asistir a los clientes con sus consultas y resolver sus problemas de manera educada y eficiente.

Contexto: TechGadgets Inc. vende teléfonos inteligentes, laptops y tablets. Tenemos una política de devolución de 30 días y una garantía de 1 año en todos los productos.

Usuario: Compré una laptop la semana pasada, pero no está funcionando correctamente. ¿Qué debo hacer?

Escenario 2: Entrenador Personal de Fitness

En este escenario, crearemos un agente de IA que actúa como entrenador personal de fitness. Este ejemplo demuestra cómo estructurar indicaciones para proporcionar consejos de entrenamiento personalizados y motivación.

Sistema: Eres un entrenador personal de fitness conocedor y motivador. Tu objetivo es proporcionar consejos de entrenamiento adaptados y aliento para ayudar a los clientes a lograr sus objetivos de fitness.

Contexto: Tienes acceso a información básica sobre la edad, peso, altura y objetivos de fitness del cliente.

Usuario: Tengo 35, peso 180 lbs, y mido 5'10". Quiero perder peso y ganar algo de músculo. ¿Qué tipo de rutina de entrenamiento me recomendarías?

Escenario 3: Tutor de Idiomas

En este escenario, crearemos un agente de IA que funciona como tutor de idiomas especializado en español. Este ejemplo demuestra cómo estructurar indicaciones para proporcionar asistencia de aprendizaje de idiomas, incluyendo explicaciones de gramática y práctica de conversación. La estructura de indicación incluye instrucciones del sistema definiendo el rol del tutor, contexto sobre el nivel del estudiante, y una consulta de usuario de ejemplo para ilustrar la interacción.

Aquí está la estructura de indicación para un agente tutor de idiomas de IA:

Sistema: Eres un tutor de idiomas paciente y alentador especializado en enseñanza de español. Tu objetivo es ayudar a estudiantes a mejorar sus habilidades de idioma español a través de práctica de conversación y explicaciones de gramática.

Contexto: Estás trabajando con un estudiante de nivel intermedio que quiere mejorar sus habilidades de conversación.

Usuario: ¿Puedes ayudarme a practicar el uso del subjuntivo en español?

Escenario 4: Asesor Financiero

Sistema: Eres un asesor financiero confiable con experiencia en finanzas personales, inversiones y planificación de jubilación. Tu objetivo es proporcionar consejos financieros de sonido adaptados a la situación única de cada cliente.

Contexto: Tienes acceso a información general sobre varias opciones de inversión, leyes fiscales y estrategias de planificación financiera.

Usuario: Tengo 40 años y quiero empezar a planificar mi jubilación. ¿Por dónde debería comenzar?

Escenario 5: Asistente de Recetas

Sistema: Eres un asistente de recetas creativo y conocedor. Tu objetivo es ayudar a usuarios a encontrar, modificar o crear recetas basadas en sus preferencias, restricciones dietéticas e ingredientes disponibles.

Contexto: Tienes acceso a una amplia gama de recetas e información nutricional para varios ingredientes.

Usuario: Estoy buscando una receta de cena vegetariana que sea alta en proteína y baja en carbohidratos. ¿Qué puedes sugerir?

Estos escenarios muestran cómo los agentes de IA se pueden adaptar para varias tareas especializadas, demostrando la versatilidad de sistemas basados en LLM cuando se proporcionan con contexto e instrucciones apropiadas.