Construyendo un agente de IA desde cero: Patrones, ReAct y LangGraph
Aprenda los conceptos fundamentales detrás de los agentes de IA: planificación, uso de herramientas, reflexión y el patrón ReAct, así como cómo LangChain y LangGraph se integran en la creación manual de uno.
Los sistemas de IA ya no se limitan a responder preguntas aisladas. Con los agentes de IA, un modelo puede planificar una secuencia de acciones, utilizar herramientas externas, evaluar los resultados y llevar a cabo tareas que requieren varios pasos para completarse.
¿Qué hace que algo sea un agente de IA?
Un modelo de IA estándar reacciona a una sola solicitud y genera una única respuesta. Un agente de IA va más allá: puede:
- Determinar qué es lo que realmente quiere el usuario
- Dividir ese objetivo en una secuencia de acciones
- Elegir e invocar las herramientas adecuadas
- Analizar los resultados que devuelven esas herramientas
- Seguir trabajando hasta que la tarea se complete realmente
Pensemos en un planificador de viajes virtual que organiza un viaje de dos días a Kandy. Debe recopilar información de múltiples fuentes y luego integrarla en un itinerario práctico, en lugar de simplemente describir uno de forma abstracta.
Así es un flujo de trabajo basado en agentes
Muchas tareas reales son demasiado complejas como para abordarlas de una sola vez. Un flujo de trabajo basado en agentes resuelve esto dividiendo la tarea en fases distintas.
Las fases típicas incluyen:
- Planificación
- Investigación
- Redacción
- Revisión
- Mejora
Estructurar el trabajo de esta manera permite al agente aprovechar los resultados de las fases anteriores y seguir perfeccionando su respuesta final.
Patrones recurrentes en el diseño de agentes
Existen varios patrones establecidos que se utilizan al diseñar agentes de IA:
- Planificación: dividir una tarea grande en un conjunto de tareas más pequeñas.
- Uso de herramientas: recurrir a recursos externos como calculadoras, motores de búsqueda o bases de datos.
- Reflexión: verificar la calidad de una respuesta preliminar y mejorarla.
Estos patrones brindan a los agentes la capacidad de abordar problemas más complejos que un simple intercambio de preguntas y respuestas.
Dónde encajan LangChain y LangGraph
LangChain proporciona los componentes necesarios para crear aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje, incluyendo plantillas de prompts, integraciones de herramientas y conectores a diferentes modelos.
LangGraph es lo que une las acciones individuales en una cadena coherente. Es especialmente útil cuando su agente necesita bucles, memoria persistente, llamadas a herramientas o un punto en el que intervenga un humano.
Para resumir la diferencia:
- LangChain suministra las piezas.
- LangGraph organiza la forma en que se ejecutan.
Comprendiendo el patrón ReAct
El patrón ReAct combina el razonamiento con la acción.
Un agente que sigue este patrón pasa por los siguientes pasos:
- Razonar sobre qué hacer a continuación
- Ejecutar una acción
- Verificar el resultado
- Razonar sobre el siguiente paso
Este bucle continúa funcionando hasta que el agente está seguro de poder dar una respuesta final.
El ciclo ReAct une el pensamiento, la acción, la observación y la entrega del resultado final.
Construyendo manualmente un agente básico
Considere crear un agente mínimo equipado con dos herramientas:
- Una que busca el peso típico de una raza canina
- Otra que realiza sumas
Imagínese a un usuario haciendo una pregunta similar a esta: ¿cuánto pesarían juntos un Border Collie y un Scottish Terrier si se sumaran sus pesos?
Frente a esa solicitud, el agente sigue una secuencia breve:
- Consultar el peso del Border Collie: 37 lb
- Consultar el peso del Scottish Terrier: 20 lb
- Usar la calculadora con
37 + 20 - Informar el total: 57 lb
Este proceso ilustra cómo un agente combina varias llamadas a herramientas en lugar de simplemente adivinar la respuesta directamente.
División del trabajo entre el modelo y el entorno de ejecución
Tanto el modelo de lenguaje como el código Python circundante se encargan de partes separadas del trabajo.
El LLM es responsable de:
- Interpretar lo que se está preguntando
El entorno de ejecución de Python se encarga de:
- Ejecutar realmente las herramientas seleccionadas
- Controlar los resultados
- Gestionar el bucle que impulsa al agente
- Integrar las salidas de las herramientas en el modelo
En resumen, el modelo decide qué debe hacerse y el código en Python lo lleva a cabo.
Convierte el bucle en un proceso automatizado
En lugar de activar cada llamada a una herramienta manualmente, puedes automatizar todo el bucle del agente. El sistema verifica si el modelo desea llamar a una herramienta:
- Si es así, esa herramienta se ejecuta.
- La salida se envía de vuelta al modelo.
- Una vez que no se necesitan más herramientas, el agente devuelve la respuesta final.
Al automatizar el bucle de esta manera, el agente se convierte en algo reutilizable para numerosas solicitudes de usuarios diferentes, y no solo en un script único.
Puntos clave a recordar
- Los agentes de IA resuelven tareas siguiendo una secuencia de pasos.
- Los flujos de trabajo basados en agentes dependen de la planificación, las llamadas a herramientas, la observación y el perfeccionamiento repetido.
- Los patrones de diseño comunes abarcan la planificación, el uso de herramientas, la reflexión, la coordinación entre múltiples agentes y la memoria.
- LangChain proporciona los componentes básicos para aplicaciones de IA.
- LangGraph gestiona cómo esos componentes se conectan para formar un proceso funcional.
- ReAct vincula el razonamiento, la acción y la observación de resultados.
- El LLM toma decisiones mientras el entorno de ejecución en Python se encarga de su implementación.
- Un bucle automático de agentes sigue llamando a las herramientas hasta que la tarea se completa.
Estos fundamentos sientan las bases para crear agentes más sofisticados con LangGraph en el futuro.
La próxima etapa de la IA no consiste solo en generar respuestas mejores, sino en desarrollar sistemas capaces de tomar las acciones adecuadas por sí mismos.
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