Desarrollar agentes inteligentes capaces de entender y responder de manera precisa a las consultas de los usuarios es un reto que demanda una planificación meticulosa y una ejecución en múltiples etapas. Ya sea en la creación de un chatbot para atención al cliente o de un asistente virtual, es esencial considerar diversos aspectos para un desarrollo exitoso, desde la definición del alcance del agente hasta el diseño de una infraestructura robusta y escalable.
Una serie de dos partes explora las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa mediante el uso de Amazon Bedrock Agents, herramientas que facilitan la creación de aplicaciones al gestionar tareas en múltiples pasos. Los agentes aprovechan el razonamiento de los modelos de inteligencia artificial para descomponer las solicitudes del usuario y preparar un plan de orquestación que utiliza APIs de la empresa y accede a bases de conocimiento, ofreciendo respuestas precisas.
El primer enfoque de esta serie se centra en la creación de agentes precisos y confiables, mientras que el segundo hace hincapié en los aspectos arquitectónicos y en las prácticas asociadas al ciclo de desarrollo. Un elemento crucial en este proceso es la recolección de datos de verdad fundamental, que son observaciones precisas del mundo real utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo. Antes de iniciar el desarrollo de un agente, es vital recopilar interacciones reales que alimentarán su ciclo de vida.
Definir el alcance del agente, especificando claramente las tareas que debe manejar y aquellas que no, es también un paso esencial. Esto abarca identificar las funciones principales, limitaciones, formatos de entrada y salida esperados, estableciendo un marco de referencia para el desarrollo.
En cuanto al diseño arquitectónico, es más eficiente construir agentes pequeños y específicos que puedan interactuar entre sí, en lugar de uno grande y monolítico. Esta estrategia no solo mejora la modularidad y la mantenibilidad, sino que también facilita las pruebas y depuración, además de permitir el uso de diversos modelos de IA para tareas específicas y mejorar la escalabilidad.
La planificación de la experiencia del usuario también es vital, con el objetivo de asegurar una interacción consistente y atractiva. Para lograrlo, es necesario alinear el tono del agente con la identidad de la marca y utilizar un lenguaje claro que facilite la comprensión de funciones y conceptos.
Además, integrar el agente con las bases de conocimiento existentes, como las de Amazon Bedrock, puede mejorar notablemente la precisión y relevancia de sus respuestas. Esto permite la provisión de citaciones de fuentes autorizadas y reduce la necesidad de actualizaciones frecuentes del modelo.
Para medir efectividad, es crucial establecer criterios de evaluación específicos, como la precisión de las respuestas, el cumplimiento de tareas, la latencia y la coherencia. La retroalimentación humana complementa este proceso, aportando apreciaciones detalladas sobre aspectos difíciles de evaluar automáticamente.
Por último, la mejora continua es indispensable; realizar pruebas extensivas, recolectar retroalimentación y refinar el rendimiento del agente son pasos imprescindibles para el éxito del desarrollo. Implementar pruebas A/B y grupos de prueba durante el despliegue forma parte de este enfoque iterativo. Cumpliendo con estas prácticas, es posible asegurar el éxito en la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa robustas y orientadas al usuario.
