En una transmisión en vivo recientemente cubierta, con Shivay Lamba, evangelista de desarrolladores en Couchbase, y Dylan Bristot, gerente de mercadotecnia de nuevos productos en Nebius AI Studio, se abordó el tema de cuáles son los componentes básicos para crear agentes de IA en producción.
Crear e implementar agentes de IA en producción requiere comprender claramente qué son los agentes de IA, cómo elegir las herramientas y los LLM adecuados para la aplicación del agente, y cómo incorporar la seguridad y la observabilidad para supervisar adecuadamente las respuestas del agente.
Observa: Creación de agentes de IA listos para la producción con Couchbase y Nebius AI
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un sistema impulsado por grandes modelos de lenguaje (LLM) que puede tomar medidas y actuar de forma autónoma. A diferencia de un LLM tradicional, que solo proporciona una respuesta en forma de texto, los agentes de IA comprenden el contexto, utilizan herramientas, se conectan con fuentes de datos externas y recuerdan interacciones pasadas a través de la memoria. Pueden actuar en nombre del usuario. Pueden reservar reuniones, investigar clientes potenciales o incluso redactar propuestas.
Los agentes de IA pueden funcionar de forma totalmente autónoma con un conjunto de herramientas a su disposición para realizar tareas de larga duración. Los agentes de IA tienen dos funciones: interactuar con las personas y realizar tareas. Cuando hablan con humanos, los agentes de IA pueden manejar entradas no estructuradas, deducir el contexto y explicar conceptos en lenguaje humano. A partir de la información que reciben de los humanos, los agentes de IA realizan tareas para ellos llamando a API, aprendiendo de los errores y, en ocasiones, trabajando sin supervisión humana. Coordinan múltiples pasos para completar tareas en bucles.
Esta combinación de LLM más las herramientas, la memoria y los objetivos es lo que da a los agentes la capacidad de hacer mucho más que simplemente generar texto.
Componentes básicos de los agentes de IA
Grandes modelos lingüísticos (LLM)
Los LLM pueden considerarse el cerebro de un agente de IA. Los LLM procesan entradas, generan respuestas y toman decisiones sobre qué hacer a continuación.
Herramientas y API
Los LLM por sí solos solo pueden generar texto. Para interactuar con bases de datos, API o cualquier proceso externo, necesitan la capacidad de interactuar con herramientas. Por ejemplo, un agente que planifica viajes puede utilizar una API de reserva de vuelos o un servicio meteorológico.
Memoria
Los agentes dividen el trabajo en pasos (planificar → buscar → llamar a la API → analizar → escribir). Sin memoria, pierden el rastro de los múltiples pasos. A menudo repiten llamadas a herramientas o vuelven a recuperar los mismos datos.
Olvidan las preferencias o las reglas (“siempre escribir pruebas”). Si algo falla, no pueden recuperarse. Simplemente vuelven a empezar. Esto significa que los agentes desperdician tokens de modelo, tardan más tiempo y dan lugar a resultados inconsistentes.
Para resolver estos problemas, los agentes utilizan la memoria. Mediante el uso de la memoria a corto y largo plazo, los agentes recuerdan automáticamente el contexto (como las herramientas que utilizas, los proyectos en los que trabajas, las personas con las que trabajas), reducen el uso de tokens y los costos al omitir la historia previa repetida.
Y dan respuestas coherentes y personalizadas.
Orquestación y razonamiento
Los agentes deben gestionar los flujos de trabajo. Esto implica decidir qué herramientas utilizar, cómo emplear la información pasada y cómo adaptarse en función de los resultados o de los nuevos datos. Algunos agentes utilizan arquitecturas reactivas para pensar paso a paso o bucles de reflexión avanzados para evaluar y mejorar sus respuestas.
Observabilidad y registro
Dado que los agentes pueden actuar de forma autónoma, es extremadamente importante supervisar las decisiones que toman en cada paso de su ejecución y su grado de precisión, debido a su naturaleza no determinista. Las herramientas de telemetría ayudan a realizar un seguimiento del estado de los agentes, depurar fallos y recopilar datos analíticos para mejorar el rendimiento.
Diseño de agentes de IA para la producción: mejores prácticas
Elegir el LLM adecuado
La elección del LLM es extremadamente crucial, ya que afecta a la velocidad, la calidad del razonamiento y la capacidad de utilizar herramientas o manejar entradas multimodales.
A continuación se indican algunas consideraciones a tener en cuenta a la hora de elegir el LLM:
Razonamiento rápido frente a razonamiento profundoLos modelos más pequeños destacan por su rápida recuperación; los más grandes impulsan una lógica de razonamiento compleja de múltiples pasos.
Formatos de salida estructuradosEl estilo JSON o de llamada a función facilita la integración de herramientas y la validación.
Necesidades multimodales: Prepárese para archivos PDF, imágenes, voz: elija modelos que admitan múltiples tipos de formatos de entrada.
Dylan presentó una demostración del Nebius AI Studio que ofrece una API unificada para acceder a múltiples LLM de código abierto. Los usuarios pueden ajustar los modelos sin preocuparse por la gestión de los servidores y también controlar la privacidad de los datos al optar por no conservarlos.
Supervise y proteja a sus agentes
Los agentes de IA toman decisiones que afectan a los usuarios y a los resultados empresariales. Las herramientas de observabilidad realizan un seguimiento de lo que ocurre entre bastidores. Esto incluye métricas de rendimiento, registros de decisiones e informes de errores.
La seguridad también es extremadamente importante. Es fundamental implementar agentes de IA que cumplan con normas universales como el RGPD y SOC 2. Es igualmente importante mantener políticas de retención de datos que respeten la privacidad de los datos de los clientes. Los modelos de alojamiento cercanos a los datos (por ejemplo, almacenar el modelo en la misma VPC que los datos) reducen la latencia y mejoran la seguridad del sistema de agentes.
El control de acceso detallado garantiza que solo los usuarios y procesos autorizados puedan utilizar funciones o herramientas específicas del agente.
Patrones de diseño agencial
Existen diferentes patrones arquitectónicos a la hora de diseñar agentes de IA. Estos patrones permiten a los desarrolladores crear sistemas agenticos capaces de realizar razonamientos dinámicos, coordinar herramientas, utilizar la memoria y coordinar múltiples agentes.
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- Agentes reactivos: Piensa en las acciones de manera metódica y adáptate a medida que recibas nueva información.
- Agentes que utilizan herramientasMejorar la capacidad del LLM permitiéndole interactuar con herramientas y recursos externos para mejorar sus habilidades de resolución de problemas.
- Agentes de reflexión: Evaluar sus propios resultados, mejorando a través de ciclos de retroalimentación.
- Colaboración entre múltiples agentes: Varios agentes especializados se comunican entre sí, dividiendo los problemas complejos en partes.
Mejores prácticas operativas
Se deben utilizar formatos de salida estructurados (por ejemplo, JSON) para mejorar la interoperabilidad de las herramientas. Los agentes de IA pueden tener cientos de indicaciones y herramientas, que evolucionarán con el tiempo y estarán controladas por versiones.
Gestionarlos será un gran reto. Couchbase Catálogo de agentes está diseñado para ayudar a los desarrolladores a realizar un seguimiento de las herramientas, funciones y avisos del sistema que crean para interactuar con diversas fuentes de datos, tipos de datos y diferentes modelos.
Otro gran cambio al trabajar con LLM en comparación con las aplicaciones tradicionales es que las respuestas de los LLM pueden cambiar con el tiempo. A menudo se denomina «deriva». El catálogo de agentes también almacena transcripciones detalladas de cada solicitud y conversación entre los LLM y los agentes, con información sobre las solicitudes y las herramientas utilizadas. Esto facilita el análisis forense a través de registros de auditoría.
Casos de uso de demostración destacados
Creación de agentes con poco código mediante plataformas como n8n, que ofrece una plataforma intuitiva con poco código y flujos de trabajo de arrastrar y soltar para automatizar tareas y ejecutar agentes de IA.
Orquestación personalizada (ejecución paralela y secuencial) de herramientas y agentes para la recopilación y síntesis de datos.
Conclusión
Los ponentes hicieron hincapié en que, si bien los agentes de IA desbloquean capacidades de razonamiento avanzadas, la clave para su producción requiere una selección cuidadosa de LLM, un patrón de diseño de agentes de IA adecuado, un manejo seguro de los datos y una observabilidad sólida. Plataformas como Nebius AI Studio le ofrecen la posibilidad de elegir el LLM de código abierto más adecuado a sus necesidades, y Couchbase demuestra ser la plataforma de base de datos fundamental para aplicaciones críticas de IA agentica.
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