En el mundo actual de la tecnología, la inteligencia artificial generativa sigue avanzando a pasos agigantados, y desarrollar agentes inteligentes que comprendan y respondan con precisión a las consultas de los usuarios se ha convertido en una prioridad para las empresas tecnológicas. Los desarrolladores buscan continuamente prácticas efectivas para crear aplicaciones robustas, y en esta búsqueda, Amazon Bedrock Agents surge como una herramienta esencial.
Una reciente serie en dos partes explora las mejores prácticas para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa con Amazon Bedrock Agents. Estos agentes permiten descomponer tareas complejas en pasos manejables, gracias a su capacidad de razonamiento avanzado. Al emplear instrucciones del desarrollador, estos agentes pueden orquestar tareas, acceder a APIs internas y consultar bases de conocimiento para proporcionar respuestas precisas y contextuales.
El enfoque inicial de esta serie se centra en la creación de agentes precisos y confiables. Aquí, la recopilación de datos de verdad fundamental resulta crucial. Estos datos, que reflejan interacciones y observaciones del mundo real, son esenciales para evaluar el rendimiento de los modelos y guiar el desarrollo a lo largo del ciclo de vida del agente.
Definir el alcance de un agente forma parte vital del proceso. Esto implica detallar las funciones primarias, limitaciones y formatos de entrada y salida esperados. Una correcta definición del alcance asegura que el agente maneje adecuadamente las tareas asignadas y cumpla con las expectativas establecidas desde el inicio.
A nivel arquitectónico, el desarrollo de agentes pequeños y modulares es ampliamente preferido sobre un diseño monolítico. Esta estrategia favorece la mantenibilidad y escalabilidad del sistema, permitiendo pruebas y depuraciones más sencillas, así como la aplicación de diferentes modelos de IA para tareas específicas.
La experiencia del usuario también recibe una atención especial. Planificar meticulosamente la interacción entre el usuario y el agente, alineando el tono de comunicación con la identidad de marca, garantiza una interacción atractiva y consistente.
El lenguaje empleado por los agentes debe ser claro y directo, y las interacciones con las bases de conocimiento deben estar claramente definidas. Integrar estas bases, como las Amazon Bedrock Knowledge Bases, mejora la precisión y relevancia de las respuestas, ofreciendo citas de fuentes autorizadas y minimizando la necesidad de actualizaciones frecuentes del modelo.
La evaluación de la efectividad de un agente de IA no puede pasarse por alto. Es indispensable establecer criterios claros, como la precisión de las respuestas, la tasa de cumplimiento de tareas y la coherencia en las conversaciones. Además, la retroalimentación humana aporta perspectivas valiosas que los métodos automáticos no capturan.
Finalmente, la mejora continua mediante pruebas, retroalimentación y refinamiento constante del rendimiento del agente es fundamental. La implementación de pruebas A/B y grupos de prueba durante el despliegue ayuda a garantizar el éxito de los desarrollos. Siguiendo estas prácticas, es posible alcanzar niveles superiores de eficacia y satisfacción del usuario al crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa robustas y avanzadas.
