Desarrollar agentes inteligentes capaces de entender y responder de manera precisa a las consultas de los usuarios es un reto que demanda una planificación meticulosa y una ejecución en múltiples etapas. Ya sea en la creación de un chatbot para atención al cliente o de un asistente virtual, es esencial considerar diversos aspectos para un desarrollo exitoso, desde la definición del alcance del agente hasta el diseño de una infraestructura robusta y escalable.
Una serie de dos partes explora las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa mediante el uso de Amazon Bedrock Agents, herramientas que facilitan la creación de aplicaciones al gestionar tareas en múltiples pasos. Los agentes aprovechan el razonamiento de los modelos de inteligencia artificial para descomponer las solicitudes del usuario y preparar un plan de orquestación que utiliza APIs de la empresa y accede a bases de conocimiento, ofreciendo respuestas precisas. El primer enfoque de esta serie se centra en la creación de agentes precisos y confiables, mientras que el segundo hace hincapié en los aspectos arquitectónicos y en las prácticas asociadas al ciclo de desarrollo. Un elemento crucial en este proceso es la recolección de datos de verdad fundamental, que son observaciones precisas del mundo real utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo. Antes de iniciar el desarrollo de un agente, es vital recopilar interacciones reales que alimentarán ...