El desarrollo de agentes inteligentes basados en inteligencia artificial generativa es una tarea que requiere una cuidadosa planificación y ejecución multifacética. Estos agentes, como los chatbots para atención al cliente o asistentes virtuales, deben ser diseñados para entender con precisión y responder efectivamente a las consultas de los usuarios. Para lograr este objetivo, una serie de dos partes se ha enfocado en delinear las mejores prácticas para construir aplicaciones potentes utilizando los Amazon Bedrock Agents.
Estos agentes ayudan a orquestar tareas complejas desglosándolas en múltiples pasos mediante las capacidades de razonamiento de los modelos de base. Se implementan instrucciones del desarrollador para crear un plan de orquestación que utiliza APIs y accede a bases de conocimiento para proporcionar respuestas precisas a los usuarios.
El primer enfoque se centra en el desarrollo de agentes confiables y precisos, mientras que el segundo aborda aspectos arquitectónicos y prácticas de desarrollo. Una clave para el éxito es la recopilación de datos reales, que son fundamentales para evaluar el rendimiento del agente durante todo su ciclo de vida. Definir el alcance del agente, incluyendo las funciones y limitaciones, es esencial para establecer expectativas claras y guiar el proceso de desarrollo.
Desde una perspectiva arquitectónica, construir agentes pequeños y específicos que interactúen entre sí es preferible a un diseño monolítico. Esto mejora la modularidad y mantenibilidad del sistema, facilita la depuración y pruebas, y permite el uso de diversos modelos de IA para tareas especializadas, fomentando una mayor escalabilidad.
Además, planificar la experiencia del usuario es vital, asegurando que la interacción del agente sea consistente y atractiva y esté alineada con la identidad de la marca. La claridad en la comunicación también es crucial, asegurando que las funciones del agente sean comprensibles y que las interacciones con las bases de conocimiento no presenten ambigüedades.
Integrar agentes con bases de conocimiento existentes, como las Amazon Bedrock Knowledge Bases, puede incrementar significativamente la precisión de las respuestas, aportando citaciones de fuentes autorizadas y minimizando la necesidad de actualizaciones frecuentes del modelo.
Para evaluar la eficacia de un agente de IA, es esencial definir criterios de evaluación específicos, como precisión de respuesta, tasa de cumplimiento de tareas y coherencia en las conversaciones. La retroalimentación humana ofrece una evaluación detallada de los aspectos que son difíciles de cuantificar automáticamente.
Finalmente, la mejora continua a través de pruebas exhaustivas y la recolección de retroalimentación es fundamental. Implementar pruebas A/B y organizar grupos de prueba durante el despliegue son componentes esenciales en este proceso iterativo. Adherirse a estas mejores prácticas es fundamental para el éxito en el desarrollo de aplicaciones de IA generativa robustas y orientadas al usuario.
