Agentes IA
Cómo utilizamos herramientas, memoria y contexto para ejecutar tareas de principio a fin.
Nuestros Agentes de Inteligencia Artificial
Los agentes de IA representan una evolución respecto a los sistemas tradicionales de automatización y procesamiento de lenguaje. Su capacidad para entender contexto, usar herramientas, adaptarse a condiciones cambiantes y colaborar con otros sistemas los convierte en un componente esencial para las organizaciones que buscan eficiencia y escalabilidad en sus procesos digitales.
Memoria
Los agentes pueden acceder a diferentes tipos de memoria para mantener contexto y tomar decisiones informadas:
Memoria de corto plazo: almacena información temporal, como el historial reciente de una conversación.
Memoria de largo plazo: incluye bases de datos, archivos, vectores semánticos o datos almacenados en sistemas como SQL o Google Drive.
Memoria de corto plazo: almacena información temporal, como el historial reciente de una conversación.
Memoria de largo plazo: incluye bases de datos, archivos, vectores semánticos o datos almacenados en sistemas como SQL o Google Drive.
Herramientas
Los agentes pueden ejecutar acciones concretas mediante el uso de herramientas integradas.
Estas herramientas les permiten:
Consultar sitios web o APIs (Web).
Ejecutar código (Code).
Interactuar con aplicaciones como Gmail, Slack o Notion (Apps).
Leer y escribir datos estructurados (Data).
Ejecutar funciones matemáticas o lógicas (Functions). Conectarse a sistemas empresariales (MCP - Multi Channel Protocols).
Estas herramientas les permiten:
Consultar sitios web o APIs (Web).
Ejecutar código (Code).
Interactuar con aplicaciones como Gmail, Slack o Notion (Apps).
Leer y escribir datos estructurados (Data).
Ejecutar funciones matemáticas o lógicas (Functions). Conectarse a sistemas empresariales (MCP - Multi Channel Protocols).
Contexto
El contexto es fundamental para el funcionamiento de un agente. Este puede estar compuesto por:
La tarea u objetivo definido.
El entorno digital o sistema donde opera.
El historial de interacciones con el usuario u otros agentes.
Las condiciones externas que modulan su comportamiento.
La tarea u objetivo definido.
El entorno digital o sistema donde opera.
El historial de interacciones con el usuario u otros agentes.
Las condiciones externas que modulan su comportamiento.
Funcionamiento
El flujo de trabajo de un agente de IA se puede resumir en los siguientes pasos:
Recepción del objetivo: ya sea a través de una instrucción directa de un usuario, una señal desde un sistema automatizado o un evento externo.
Evaluación del contexto: el agente accede a su memoria, herramientas disponibles y condiciones del entorno.
Planificación y ejecución:decide los pasos a seguir, selecciona herramientas necesarias y ejecuta acciones.
Adaptación y seguimiento: si es necesario, ajusta su curso de acción o consulta nuevamente al usuario. Puede escalar la tarea a otro agente o solicitar aprobación humana.
Recepción del objetivo: ya sea a través de una instrucción directa de un usuario, una señal desde un sistema automatizado o un evento externo.
Evaluación del contexto: el agente accede a su memoria, herramientas disponibles y condiciones del entorno.
Planificación y ejecución:decide los pasos a seguir, selecciona herramientas necesarias y ejecuta acciones.
Adaptación y seguimiento: si es necesario, ajusta su curso de acción o consulta nuevamente al usuario. Puede escalar la tarea a otro agente o solicitar aprobación humana.
¿Te gustaría implementar un agente IA en tu negocio o automatización?
Hablemos y lo diseñamos a tu medida.