Manual de ingeniería de agentes de IA

DESCRIPCIÓN DEL LIBRO

Los agentes de IA son más que chatbots con mejores indicaciones. Son sistemas de software capaces de interpretar objetivos, usar herramientas, recuperar información, mantener el estado, tomar decisiones y realizar tareas de varios pasos. Su correcta creación requiere más que conectar un modelo de lógica de negocio a una API.

Manual de ingeniería de agentes de IA Ofrece una introducción práctica al diseño y la construcción de sistemas de agentes de IA, comenzando por los fundamentos y avanzando hacia la evaluación, la seguridad, el despliegue y la monitorización.

Aprenderás a:

• Comprenda qué son los agentes de IA y en qué se diferencian de los chatbots, el software tradicional y los flujos de trabajo fijos.
• Construye un agente de IA y comprende el ciclo del agente: objetivos, decisiones, acciones, observaciones y finalización.
• Otorgar a los agentes acceso controlado a herramientas, API, bases de datos, sistemas de búsqueda y funciones de la aplicación.
• Diseñar esquemas de herramientas, validar entradas, gestionar permisos, manejar fallos y controlar la ejecución de las herramientas.
• Trabajar con el contexto, el estado, el historial de la conversación y la memoria a largo plazo.
• Conectar agentes con conocimiento externo mediante la generación aumentada por recuperación (RAG), incrustaciones, segmentación, almacenamiento vectorial, recuperación y atribución de fuentes.
• Decida cuándo es apropiado recurrir a un agente y cuándo un flujo de trabajo predecible o un software convencional es la mejor solución.
• Diseñar sistemas de planificación y flujo de trabajo con aclaración, aprobación humana, condiciones de parada y ejecución controlada.
• Desarrollar arquitecturas de agentes prácticas para la atención al cliente, la investigación, el análisis de datos, la productividad y la asistencia con documentos.
• Pruebe los agentes más allá de sus respuestas finales evaluando la selección de herramientas, los argumentos de las herramientas, la calidad de la recuperación, la seguridad, la eficiencia, la fiabilidad y la recuperación ante fallos.
• Proteja a los agentes utilizando el principio de mínimo privilegio, autorización, validación de entrada, minimización de datos, defensas contra la inyección de mensajes, aprobación humana, límites de velocidad, tiempos de espera y registro de auditoría.
• Trasladar un agente desde el prototipo hasta la producción mediante la arquitectura de despliegue, la monitorización, el registro de eventos, la gestión de la latencia y los costes, los reintentos, las comprobaciones de estado, el control de versiones y la planificación de la reversión.
• Reúna todos los conceptos en un sistema integral de agente de IA que incluya recuperación de conocimiento, estado, herramientas, validación, escalamiento humano, controles de seguridad, pruebas y monitoreo.

El libro adopta un enfoque que prioriza la ingeniería. En lugar de considerar la autonomía como el objetivo final, se centra en diseñar agentes en torno a un problema real y dotarlos únicamente de las capacidades que realmente necesitan.

También aprenderá por qué un agente que funciona durante una demostración no es automáticamente fiable en producción, y por qué las pruebas, la seguridad, la observabilidad, los permisos controlados y el manejo de fallos deben formar parte del diseño.

Ya sea que esté comenzando a explorar la IA con agentes, ingresando a la ingeniería de IA, creando aplicaciones impulsadas por IA o buscando comprender cómo se estructuran los sistemas modernos de agentes de IA, este libro le brinda una base práctica para pasar de"Entiendo lo que es un agente de IA" a "Sé cómo diseñarlo y construirlo."