Un equipo de soporte de IA
Este proyecto compara una agente con un equipo.
lo que aprenderás
- Explique: un flujo de trabajo tiene una estructura explícita
- Aplique la idea en un ejemplo: un equipo de soporte de IA
- Reconocer las limitaciones y verificar el resultado del ejercicio.
Este proyecto compara un agente con un equipo. Cada especialista necesita una responsabilidad observable.
Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.
Cómo funciona, paso a paso
Un flujo de trabajo tiene una estructura explícita
Un nodo es una etapa, una arista es una transición y el estado transporta resultados entre etapas. Un flujo de trabajo tiene una ruta definida por la aplicación, aunque el modelo puede elegir algunas ramas. Los sistemas agentes incluyen tanto flujos de trabajo como agentes que actúan dinámicamente. Nymrio ofrece ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel y Plan-and-Execute. Cada uno cambia de coordinación; no convierte automáticamente a un modelo en un experto. Más agentes significan más llamadas y contratos entre roles. Comience con la solución más simple que pase sus pruebas.
El modelo propone, la herramienta ejecuta
La llamada a herramientas produce una solicitud de llamada con un nombre y argumentos. La aplicación valida el esquema, permisos y límites antes de la ejecución. El resultado vuelve al contexto para el siguiente paso. Por ejemplo, get_product_stock toma un SKU y devuelve una cantidad; su descripción debe explicar que no reserva productos. Distinga resultados vacíos, errores de validación, accesos faltantes y tiempos de espera. Un JSON válido no prueba que los argumentos sean correctos ni que la acción esté autorizada. Para efectos externos, considere también la ejecución duplicada.
Defina el éxito antes de optimizar
Preparar solicitudes representativas y respuestas o propiedades esperadas. Incluya casos comunes, ambigüedad, datos faltantes y errores de herramientas. Para RAG, mida la recuperación de evidencia por separado de la corrección de las respuestas. Recall@k mide la proporción de evidencia relevante encontrada en los primeros k resultados; precision@k mide la proporción de resultados devueltos que son relevantes. Para los agentes, también realice un seguimiento de las acciones, los permisos y las detenciones. Un LLM como juez puede acelerar la evaluación, pero necesita una calibración con respecto a los humanos. No cambie el indicador, el modelo y el índice simultáneamente si desea comprender qué mejoró los resultados.
El esquema explicativo
Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. El enrutador es la implementación ilustrada. Compárelo por separado con un orquestador y una línea base de agente único. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.
Un ejemplo completo
Los especialistas se encargan de los productos, la entrega y las devoluciones. El enrutador maneja una intención; El orquestador puede coordinar dos necesidades. Utilice pruebas y datos ficticios idénticos para ambas configuraciones.
Datos ficticios del ejercicio.
| Fuente | Información a utilizar |
|---|---|
| Catalogar | LX-240 usa la parte P-12; P-12 utiliza el adaptador A-7. |
| Devoluciones | Solicitudes dentro de los 14 días siguientes a su recepción; Producto sin usar en embalaje original. |
| Entrega | Se estima entre 2 y 3 días hábiles después del envío, no garantizado. |
Preguntas iniciales: "¿Qué adaptador utiliza el LX-240?", "¿Puedo devolver un producto usado?" y “¿Cuánto tiempo tarda la entrega?”. Agregue casos ambiguos y sin respuesta. Mantenga la misma fuente en cada comparación.
Pruébalo tú mismo
- Cree Orchestrator con dos trabajadores y compárelo con el agente de referencia en diez solicitudes.
- Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
- Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
- Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
- Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.
Una solución explicada
El informe explica cuándo un equipo mejora los resultados y cuándo añade una delegación innecesaria. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.
Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites
Si la validación de roles impide guardar el enrutador, no declare que la práctica de laboratorio fue exitosa. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.
Comprueba lo que has aprendido
¿Es el multiagente una octava plantilla?
No. Es una categoría arquitectónica que puede utilizar varias plantillas existentes.
¿Quién ejecuta una llamada propuesta por el modelo?
La aplicación o servicio de alojamiento después de la validación. El modelo no obtiene automáticamente acceso ilimitado.
¿Qué resultado debería producir este ejercicio?
El informe explica cuándo un equipo mejora los resultados y cuándo añade una delegación innecesaria.
Términos que conviene recordar
- Asentir: Una etapa en un gráfico de ejecución.
- Llamada de herramientas: una solicitud estructurada para utilizar una capacidad externa.
- Regresión / Regresión: Un cambio que rompe un caso previamente correcto.
Fuentes y su próximo paso
Para preparar: W05 — Orquestador: coordinador y especialistas · W06 - Enrutador: enviar solicitudes a la especialista adecuada · W09 — Multiagente: elección y combinación de patrones · E01: Cómo medir si la IA es útil