La creación de un agente de IA implica una combinación de modelos de machine learning, algoritmos de toma de decisiones y herramientas de integración.
Si has llegado hasta aquí, eres un desarrollador de IA y quieres construir tu propio agente inteligente, en Shakers te guiamos a través de los pasos fundamentales para crear un agente de IA efectivo.
¿Qué es un agente de IA y por qué es importante?
Un agente de IA es un sistema autónomo diseñado para interactuar con su entorno y tomar decisiones en función de esa interacción. Estos agentes perciben el mundo a través de sensores, razonan sobre la información que recogen y actúan para alcanzar objetivos específicos.
Los agentes de IA pueden ser reactivos, como un sistema de control automático, o inteligentes y adaptativos, como un vehículo autónomo que aprende de sus interacciones.
De hecho, la capacidad de los agentes de IA para adaptarse y mejorar sus respuestas con el tiempo los hace fundamentales en una amplia variedad de sectores, incluyendo atención al cliente, automóviles autónomos, finanzas y salud.
Pasos para crear un agente de IA
1. Definir el objetivo y el entorno del agente
El primer paso para crear un agente de IA es definir qué tarea o problema va a resolver el agente. ¿El objetivo es proporcionar soporte al cliente? ¿Controlar un robot? ¿Recomendar productos a los usuarios?...
A medida que defines el propósito del agente, debes también especificar el entorno en el que operará, el cual puede ser un espacio físico (como un robot móvil), un conjunto de datos (como un agente de búsqueda) o una plataforma digital (como un chatbot que interactúa con los usuarios).
Por ejemplo, si estás creando un asistente virtual que resuelve consultas sobre productos, el objetivo será proporcionar respuestas rápidas y precisas, y el entorno será un sistema de gestión de inventarios conectado a una base de datos.
2. Recopilar y preparar los datos
Los datos son el alma de cualquier agente. Dependiendo del tipo de agente de IA que estés creando, los datos pueden ser:
- Entradas sensoriales: en agentes físicos, estos datos provienen de sensores como cámaras, micrófonos, etc.
- Datos históricos: en agentes de predicción o recomendación, puedes necesitar datos previos de interacciones con usuarios, registros de compras, etc.
- Datos textuales: para chatbots o asistentes virtuales, necesitarás grandes cantidades de datos de conversación o textos que sirvan como ejemplos para entrenar al modelo.
La calidad y cantidad de datos son esenciales para entrenar un modelo de IA que funcione de manera eficaz. Estos datos deben ser relevantes, completos y estar bien etiquetados. Además, deben estar preprocesados para que puedan usarse en algoritmos de IA, lo que implica tareas como la normalización, la limpieza de datos y la eliminación de ruido.
Para la recopilación y preparación de datos, puedes usar bibliotecas como Pandas para la manipulación de datos y NLTK o spaCy para el procesamiento de lenguaje natural.
3. Seleccionar el modelo de IA adecuado
La elección del modelo de IA depende de la tarea que va a realizar el agente. Existen varios tipos de modelos que puedes utilizar:
- Modelos supervisados: si el agente necesita aprender a partir de ejemplos etiquetados (como clasificación o regresión), puedes usar algoritmos como SVM (Support Vector Machines), árboles de decisión o redes neuronales.
- Modelos no supervisados: si el agente debe identificar patrones en datos no etiquetados (como segmentación o agrupamiento), algoritmos como K-means o PCA (Principal Component Analysis) son útiles.
- Modelos de refuerzo: para agentes que deben aprender mediante prueba y error, como los vehículos autónomos o los robots, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo como Q-learning o Deep Q-Networks (DQN) son los más adecuados.
- Modelos de lenguaje natural: para chatbots o asistentes virtuales, los modelos de lenguaje como GPT o BERT son ideales, ya que pueden comprender y generar respuestas en lenguaje humano.
Es fundamental elegir un modelo que sea capaz de resolver la tarea y que se adapte a las restricciones del entorno, como tiempo de respuesta y recursos computacionales disponibles.
4. Entrenar y ajustar el modelo
El siguiente paso es entrenar el modelo con los datos recopilados. Esto implica alimentar el modelo con ejemplos representativos para que aprenda a predecir o generar las salidas correctas.
Para entrenar modelos supervisados, usarás técnicas como descenso de gradiente, entrenamiento en mini-lotes y validación cruzada para asegurar que el modelo generaliza correctamente y no se sobreajuste a los datos.
Si estás usando aprendizaje por refuerzo, el modelo aprenderá a través de la exploración y explotación, probando diferentes acciones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones.
El ajuste fino (fine-tuning) también es una parte importante del proceso, pues te permite optimizar los hiperparámetros del modelo, como la tasa de aprendizaje, el tamaño de lote, etc., para mejorar el rendimiento.
Para entrenar y ajustar los modelos, puedes utilizar bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Keras o scikit-learn.
5. Implementación y prueba del agente
Una vez entrenado el modelo, el siguiente paso es implementar el agente en el entorno donde interactuará con el mundo real. Este es un paso importante porque el agente debe ser capaz de tomar decisiones en tiempo real basadas en la información que percibe del entorno.
Así, durante esta fase de prueba y validación, debes asegurarte de que el agente funcione según lo esperado. Esto implica:
- Verificar que las respuestas o acciones del agente sean coherentes y precisas.
- Asegurarse de que el rendimiento del sistema es adecuado y no tiene problemas de latencia.
- Simular diferentes escenarios para evaluar cómo el agente responde a situaciones imprevistas.
Para la implementación en sistemas de producción, es recomendable usar plataformas como Docker para contenerizar el agente, facilitando su despliegue y escalabilidad.
6. Mantenimiento y mejora continua
Los agentes de IA deben ser monitoreados continuamente y mejorados con el tiempo. Los cambios en el entorno, nuevos datos y objetivos pueden requerir reentrenar o ajustar el modelo. Además, los agentes pueden aprender de nuevas experiencias o interacciones, lo que les permite adaptarse mejor a las necesidades cambiantes.
Asegúrate de actualizar los datos con frecuencia y realizar auditorías regulares de los modelos para detectar posibles sesgos o desviaciones en el rendimiento.
Herramientas y plataformas para crear agentes de IA
1. TensorFlow Agents
TensorFlow Agents es una biblioteca específica para aprendizaje por refuerzo. Si tu agente necesita aprender mediante prueba y error (como en el caso de un robot o un vehículo autónomo), esta biblioteca es una excelente opción para implementar y entrenar agentes.
2. OpenAI Gym
OpenAI Gym es una plataforma ampliamente utilizada para entrenar y probar agentes de IA, especialmente aquellos que utilizan aprendizaje por refuerzo. Esta plataforma proporciona un conjunto de entornos donde los agentes pueden interactuar y aprender de manera controlada. Es ideal para quienes buscan experimentar con agentes de IA en escenarios más complejos.
3. Rasa
Rasa es una plataforma de desarrollo de chatbots que permite a los desarrolladores crear agentes conversacionales inteligentes, utilizando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Es una excelente opción para construir asistentes virtuales de IA que interactúan con los usuarios de manera fluida y natural.
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