Trazabilidad y Optimización de Agentes Virtuales con OpenAI

¿Qué es la trazabilidad en la interacción de agentes?

La trazabilidad es un componente esencial que va más allá de los simples mensajes en la interacción entre un agente de inteligencia artificial y un usuario. Se trata de seguir y entender el flujo de información, desde la cantidad de tokens generados hasta las funciones llamadas para dar sentido al contexto y producir respuestas adecuadas. Esta técnica nos permite optimizar y mejorar el rendimiento de un agente a lo largo del tiempo. Una trazabilidad efectiva puede mejorar la comprensión del comportamiento del agente y la experiencia del usuario.

¿Cómo se estructura el sistema del agente en Platzi Store?

El repositorio de Platzi Store incluye varios archivos críticos que facilitan el correcto funcionamiento del agente, principalmente el archivo main.py. Este archivo se comunica con otros como pipeline.py y agent_tools.py para pasar del mensaje inicial a una respuesta útil para el usuario.

• main.py: Se ejecuta en la terminal para abrir una interfaz donde se puede ingresar una pregunta o texto para el agente.
• pipeline.py: Procesa mensajes para generar respuestas empleando modelos de lenguaje como GPT-4.
• agent_tools.py: Contiene funciones auxiliares para el agente, como buscar productos o calcular precios.

Una interacción típica implica que el texto del usuario pase a través de main.py, luego a pipeline.py, que utiliza el modelo de inteligencia artificial para generar una respuesta adecuada.

¿Cómo mejora la observabilidad del agente?

La implementación de la observabilidad comienza al incorporar el decorador traceable y el uso de la función wrap_openai dentro del código. Estos elementos son clave para estructurar un proceso claro donde cada acción y función llamada por el agente sea rastreable y visible. Aquí es donde se realiza un seguimiento estrecho de todas las funciones empleadas por el agente, desde buscar productos en base a un término de búsqueda hasta verificar descuentos.

Este nivel de observabilidad se logra ejecutando los siguientes pasos:

1. Implementación de wrap_openai: Permite encapsular el cliente de OpenAI para un manejo simplificado de la interacción con el modelo.

   from langsmith import wrap_openai
   # Encapsular el cliente de OpenAI aquí
   

2. Uso del decorador traceable: Se aplica a funciones dentro de agent_tools.py para un rastreo efectivo.

   from langsmith import traceable
   
   @traceable
   def calcular_precio():
       ...
   
   @traceable
   def buscar_productos():
       ...
   

¿Cómo iniciar y monitorear el agente en Langsmith?

Una vez configurado el entorno, el siguiente paso es iniciar y verificar que el sistema esté funcionando dentro de la plataforma Langsmith. Se debe:

1. Crear un nuevo proyecto y configurarlo adecuadamente.
2. Ejecutar el archivo main.py para comenzar a procesar mensajes y llamadas de funciones en el agente.
3. Monitorear a través de Langsmith las "ejecuciones" o "runs", que son los pasos que da la gente.

El manejo de los datos obtenidos en Langsmith permite obtener información detallada como la cantidad de tokens usados, el costo, la latencia de respuesta, y las funciones y herramientas accesibles para el agente. Esto mejora significativamente la capacidad de entender cómo el agente está realizando sus tareas y permite realizar ajustes para su optimización.

¿Dónde encontrar más información sobre el manejo de agentes de inteligencia artificial?

Para aquellos interesados en profundizar más en el tema y obtener un conocimiento más completo sobre el manejo de agentes de inteligencia artificial, se recomienda explorar cursos especializados de Platzi, como el curso de agentes de IA y el curso sobre la librería de OpenAI. Estos cursos proporcionan un contexto valioso y base conceptual para cualquiera que quiera desarrollar aplicaciones en esta área emergente de la tecnología.

Permítanme animarles a seguir expandiendo su conocimiento en este fascinante campo de la IA. ¡Continuar aprendiendo les puede abrir un mundo de oportunidades!