Cómo diseñar mi primer agente de IA

Los sistemas alimentados por modelos de idiomas grandes (LLM) están remodelando rápidamente la forma en que creamos software y resolvemos problemas. Una vez confinados a los casos de uso de chatbot estrechos o para la generación de contenido, ahora están orquestando herramientas, razonando sobre datos estructurados y automatizando flujos de trabajo en dominios como atención al cliente, ingeniería de software, análisis financiero e investigación científica.

Desde la investigación hasta las aplicaciones de la industria, los agentes de IA y la colaboración de múltiples agentes han demostrado no solo un gran potencial por parte de una potencia doméstica que puede automatizar y acelerar la productividad al tiempo que simplifica muchas tareas cotidianas. Trabajo reciente en colaboración de múltiples agentes (AutoGPT, Langgraph), razonamiento acuático de herramientas (React, formador de herramientas) y la solicitud estructurada (Pydantic-AI, barandas) demuestra la creciente madurez de este paradigma y cuán rápido cambiará el desarrollo de software, así como otras áreas adyacentes.

Los agentes de IA están evolucionando hacia asistentes generalistas Capaz de planificar, razonar e interactuar con API y datos, más rápido de lo que podríamos imaginar. Entonces, si planea expandir sus objetivos profesionales como ingeniero de IA, científico de datos o incluso ingeniero de software, considere que la construcción de agentes de IA podría haberse convertido en una necesidad en su plan de estudios.

En esta publicación, te guiaré:

• Como Elige el derecho LLM sin perder tu cordura (o fichas)
• Qué herramientas elegir según su ambiente (y arquitectura)
• Cómo asegurarse de que su agente no alucina su camino hacia el caos

Elija su modelo (o modelos) sabiamente

Sí, lo sé. Estás ansioso por entrar en la codificación. Tal vez ya hayas abierto una colab, langchain importada y susurras dulces indicaciones en llm. -predict (). Pero aguanta, antes de que vibres en un prototipo escamoso, hablemos de algo realmente importante: elegir tu LLM (¡a propósito!).

Su elección de modelo es fundamental. Forma lo que puede hacer su agente de IA, qué tan rápido lo hace, cuánto es costo. Y no olvidemos, si está trabajando con datos propietarios, la privacidad sigue siendo una gran cosa. Entonces, antes de entrar en la nube, tal vez más allá de sus equipos de seguridad y datos primero.

Antes de construir, alinee su elección de LLM (s) con las necesidades de su aplicación. Algunos agentes pueden prosperar con un solo modelo poderoso; Otros requieren orquestación entre los especializados.

Cosas importantes que debe considerar al diseñar su agente de IA:

• ¿Cuál es el objetivo de este agente?
• ¿Qué tan preciso o determinista necesita ser?
• ¿El costo o la solidez para obtener respuestas son relevantes para usted?
• ¿En qué tipo de información espera que el modelo sobresalga? ¿Es código, generación de contenido, OCR de documentos existentes, etc.
• ¿Está construyendo indicaciones de una sola vez o un flujo de trabajo multiutulador completo?

Una vez que tenga ese contexto, puede igualar sus necesidades con lo que realmente ofrecen los diferentes proveedores de modelos. El paisaje de LLM en 2025 es rico, extraño y un poco abrumador. Así que aquí hay un tono rápido de la tierra:

1. Aún no estás seguro y quieres un cuchillo suizo Opadai
   Comenzar con GPT-4 Turbo de Openai o GPT-4O. Estos modelos son la opción de referencia para los agentes que necesitan Haz cosas y no te equivocas mientras lo haces. Son buenos para razonar, codificar y proporcionar respuestas de contexto bien. Pero (por supuesto) hay una trampa. Están vinculados a API y los modelos son propietarios, lo que significa que no se puede elegir debajo del capó, sin ajuste o ajuste.
   Y mientras OpenAI ofrece garantías de privacidad de grado empresarial, recuerde: por defecto, sus datos aún van por ahí. Si está trabajando con algo propietario, regulado o simplemente sensible, verifique que sus equipos legales y de seguridad estén a bordo.

   También vale la pena saber: estos modelos son generalistasque es a la vez un regalo y una maldición. Harán casi cualquier cosa, pero a veces de la manera más promedio posible. Sin indicaciones detalladas, pueden predeterminar respuestas seguras, suaves o calderas.
   Y por último, ¡prepárate tu billetera!

2. Si su agente necesita escribir código y crujir matemáticas – Veterano
   Si su agente trabajará en gran medida en operaciones con marcos de datos, funciones o tareas de pesas matemáticas, Deepseek es como contratar un doctorado en matemáticas que también escribe Pitón¡! Está optimizado para razonamiento y generación de códigoy a menudo supera los nombres más grandes en el pensamiento estructurado. Y sí, es de peso abierto, ¡más espacio para la personalización si la necesita!
3. Si desea respuestas reflexivas y cuidadosas y un modelo que se siente como si estuviera siendo una doble verificación de los resultados que le dan. – Antrópico
   Si GPT-4 es el polimational que habla rápido, Claude es el que piensa profundamente antes de decirle algo, luego procede a entregar algo en silencio.

   Claude está entrenado para ser cuidadoso, deliberado y seguro. Es ideal para agentes que necesitan razonar éticamente, revisar datos confidenciales o generar respuestas confiables y bien estructuradas con un tono tranquilo. También es mejor para permanecer dentro de los límites y comprender contextos largos y complejos. Si su agente está tomando decisiones o tratando con los datos del usuario, Claude siente que está dos veces antes de responder, ¡y me refiero a esto en el buen sentido!

4. Si desea control total, inferencia local y sin dependencias de nubes, Mistral
   Los modelos Mistral son de peso abierto, rápidos y sorprendentemente capaces, ideales si desea un control total o prefiere ejecutar cosas en su propio hardware. Están delgados por diseño, con abstracciones mínimas o comportamiento horneado, lo que le brinda acceso directo a las salidas y el rendimiento del modelo. Puede ejecutarlos localmente y omitir las tarifas por juicio por completo, haciéndolas perfectas para nuevas empresas, aficionados o cualquier persona cansada de ver los costos marcados por la palabra. Si bien pueden quedarse cortos en el razonamiento matizado en comparación con GPT-4 o Claude, y requieren herramientas externas para tareas como el procesamiento de imágenes, ofrecen privacidad, flexibilidad y personalización sin la sobrecarga de servicios administrados o API bloqueadas.
5. Mezclar
   ¡Pero no tienes que elegir solo un modelo! Dependiendo de la arquitectura de su agente, puede mezclar y combinar para jugar con las fortalezas de cada modelo. Use Claude para un razonamiento cuidadoso y respuestas matizadas, mientras descarga la generación de código a una instancia local de mixtral para mantener bajos los costos. El enrutamiento inteligente entre modelos le permite optimizar la calidad, la velocidad y el presupuesto.

Elija las herramientas correctas

Cuando está construyendo un agente de IA, es tentador pensar en términos de marcos y bibliotecas: solo elija Langchain o Pydantic-AI y conecte las cosas, ¿verdad? Pero la realidad puede ser un poco diferente dependiendo de si planea implementar su agente para ser utilizado para los flujos de trabajo de producción o no. Entonces, si tiene preguntas sobre lo que debe considerar, permítame cubrir las siguientes áreas para usted: infraestructura, marcos de codificación y operaciones de seguridad de agentes.

• Infraestructura: Antes de que su agente pueda pensar, necesita un lugar para ejecutar. La mayoría de los equipos comienzan con los proveedores de nubes habituales (AWS, GCP y Azure), que ofrecen la escala y la flexibilidad necesaria para las cargas de trabajo de producción. Si está rodando su propia implementación, las herramientas como Fastapi, VLLM o Kubernetes probablemente estarán en la mezcla. Pero si prefiere omitir DevOps, plataformas como AgentSops.A o Langfusei administran las partes difíciles para usted. Manejan la implementación, la escala y el monitoreo para que pueda concentrarse en la lógica del agente.
• Marcos: Una vez que su agente se está ejecutando, ¡necesita lógica! Langgraph es ideal si su agente necesita razonamiento estructurado o flujos de trabajo con estado. Para salidas estrictas y validación de esquemas, Pydantic-AI le permite definir exactamente lo que el modelo debería devolver, convirtiendo el texto difuso en objetos de Python limpios. Si está construyendo sistemas de agentes múltiples, Crewai o Autogen son la mejor opción, ya que le permiten coordinar múltiples agentes con roles y objetivos definidos. Cada marco trae una lente diferente: algunos se centran en el flujo, otros en la estructura o la colaboración.
• Seguridad: Es la parte aburrida que la mayoría de la gente se salta, pero la autenticación del agente y la seguridad son importantes. Herramientas como Agenteuth y Arcade AI ayudan a administrar permisos, credenciales y ejecución segura. Incluso un agente personal que lea su correo electrónico puede tener un acceso profundo a datos confidenciales. Si puede actuar en su nombre, debe tratarse como cualquier otro sistema privilegiado.

Todo combinado, le brinda una base sólida para construir agentes que no solo funcionan, sino que se adaptan, se adaptan y son seguros.

Sin embargo, incluso el agente mejor diseñado puede salir de los rieles si no tiene cuidado. En la siguiente sección, cubriré cómo garantizar que su agente permanezca lo más posible dentro de esos rieles.

Alinear el flujo del agente con las necesidades de la aplicación

Una vez que se despliega su agente, el enfoque cambia de hacer que se ejecute, a asegurarse de que se ejecute seguramente. Eso significa reducir las alucinaciones, hacer cumplir el comportamiento correcto y garantizar que los resultados se alineen con las expectativas de su sistema.

La confiabilidad en los agentes de IA no proviene de indicaciones más largas o solo de una cuestión de mejor redacción. Proviene de alinear el de los agentes flujo de control con la lógica de su aplicación y la aplicación de técnicas bien establecidas de la reciente práctica de investigación e ingeniería de LLM. Pero, ¿en qué son esas técnicas en las que puede confiar mientras desarrolla su agente?

1. Estructurar la tarea con la planificación y la solicitud modular:
   En lugar de confiar en un solo mensaje para resolver tareas complejas, desglose la interacción utilizando métodos basados ​​en la planificación:

• Cadena de pensamiento (COT) Involucrar: Obligar al modelo a pensar paso a paso (Wei et al., 2022). Ayuda a reducir los saltos lógicos y aumenta la transparencia.
• Reaccionar: Combina razonamiento y actuación (Yao et al., 2022), lo que permite al agente alternarse entre el razonamiento interno y el uso de la herramienta externa.
• Modelos de idiomas asistidos por programas (PAL): Use el LLM para generar código ejecutable (a menudo Python) para resolver tareas en lugar de salida de forma libre (Gao et al., 2022).
• Formador de herramientas: Aumenta automáticamente el agente con llamadas de herramientas externas donde el razonamiento por sí solo es insuficiente (Shick et al., 2023).

2. Haga cumplir su estructura de salida
   Los LLM son sistemas flexibles, con la capacidad de expresarse en lenguaje natural, pero existe la posibilidad de que su sistema no lo sea.

   Aprovechar las tácticas de aplicación del esquema es importante para garantizar que sus resultados sean compatibles con los sistemas e integraciones existentes.

   Algunos de los marcos de agentes de IA, como Pydantic AI, ya le permiten definir esquemas de respuesta en código y validar contra ellos en tiempo real.

3. Planifique el manejo de fallas por delante
   Las fallas son inevitables, después de todo, estamos tratando con sistemas probabilísticos. Plan de alucinaciones, finalizaciones irrelevantes o falta de cumplimiento de sus objetivos:

• Agregar reintento de estrategias para salidas malformadas o incompletas.
• Usar Barandas o validadores personalizados para interceptar y rechazar generaciones no válidas.
• Implementar Información de retroceso, modelos de respaldoo incluso escalada humana en el bucle para flujos críticos.

  Un agente de IA confiable no solo depende de cuán bueno sea el modelo o cuán precisos fueron los datos de capacitación, ¡al final es el resultado de la ingeniería de sistemas deliberados, dependiendo de supuestos fuertes sobre datos, estructura y control!

A medida que avanzamos hacia agentes más autónomos e integrados en API, un principio se vuelve cada vez más claro: La calidad de los datos ya no es una preocupación secundaria, sino fundamental para el rendimiento del agente. La capacidad de un agente para razonar, planificar o ACT depende no solo de los pesos del modelo, sino de la claridad, la consistencia y la semántica de los datos que procesa.

Los LLM son generalistas, pero los agentes son especialistas. Y para especializarse de manera efectiva, necesitan señales curadas, no un escape ruidoso. Eso significa hacer cumplir la estructura, diseñar flujos robustos e integrar el conocimiento del dominio en los datos y las interacciones del agente con él.

El futuro de los agentes de IA no se definirá solo por modelos más grandes, sino por la calidad de los datos e infraestructura que los rodea. Los ingenieros que entiendan esto serán los que liderarán la próxima generación de sistemas de IA.