Quatre patrons per construir agents d’IA més fiables
Guia pràctica dels patrons pipeline, router, planificador–executors i avaluador–optimitzador, amb exemples, límits i controls necessaris per portar agents d’IA a producció.
Els agents d’intel·ligència artificial no necessiten començar amb una arquitectura enorme ni amb un framework complex. En aquest vídeo, BettaTech presenta quatre patrons composables per repartir una tasca entre diverses crides a models: pipeline o cadena de prompts, encaminament, planificador amb executors i avaluador amb optimitzador.
Els exemples estan escrits en TypeScript i el repositori públic utilitza la Responses API d’OpenAI, sortides estructurades amb Zod i crides en paral·lel amb Promise.all. El valor principal, però, no és la llibreria: és entendre qui decideix el pas següent, quines dades es transfereixen i com s’atura el sistema quan alguna cosa falla.
En resum
- Un pipeline divideix una tasca estable en passos consecutius; la sortida d’un pas alimenta el següent.
- Un router classifica la petició i activa només l’especialista adequat, amb una ruta alternativa quan hi ha poca confiança.
- Un esquema planificador–executors descompon una tasca, reparteix subtasques i sintetitza els resultats; si les branques ja estan fixades al codi, és més precís parlar de paral·lelització.
- Un avaluador–optimitzador aplica una rúbrica, retorna problemes concrets i repeteix la reescriptura fins que supera el llindar o s’esgoten les rondes.
- Més crides no impliquen automàticament més qualitat: augmenten cost, latència i punts de fallada.
- En producció cal afegir esquemes validats, límits d’iteracions, aprovació humana per a accions sensibles, traçabilitat i avaluacions repetibles.
Abans de començar: un workflow no sempre és un agent
El vídeo utilitza «patrons agèntics» com a terme ampli. És una convenció habitual, però convé fer una distinció arquitectònica. Anthropic defineix un workflow com un sistema on els models i les eines segueixen camins predefinits pel codi. Reserva agent per al sistema en què el model decideix dinàmicament el procés i l’ús de les eines.
Amb aquesta definició, una seqüència fixa de tres prompts és un workflow amb LLM. Un classificador que només pot triar entre facturació, suport tècnic i devolucions també segueix un flux acotat. En canvi, un agent que investiga un problema, decideix quines eines necessita, revisa els resultats i modifica el pla té més autonomia.
La diferència no és només terminològica:
- els fluxos fixos són més previsibles, fàcils de provar i senzills de pressupostar;
- els agents dinàmics resolen tasques menys estructurades, però poden acumular errors i consumir més recursos;
- un mateix producte pot combinar tots dos enfocaments.
La recomanació compartida per Anthropic i la documentació de l’Agents SDK d’OpenAI és començar per la solució més simple que funcioni i afegir decisió dinàmica només quan aporti una millora mesurable.
Comparativa ràpida dels quatre patrons
| Patró | Flux | Quan encaixa | Cost principal | Risc principal |
|---|---|---|---|---|
| Pipeline | A → B → C | Passos coneguts i ordenats | Suma de latències | Un error contamina els passos següents |
| Router | Classificar → especialista | Categories ben separades | Classificació addicional | Enviar la petició a la ruta equivocada |
| Planificador–executors | Pla → branques → síntesi | Tasques complexes i divisibles | Diverses crides i context | Pla dolent o resultats contradictoris |
| Avaluador–optimitzador | Generar ↔ criticar | Rúbrica clara i millora iterativa | Cost per ronda | Bucle inútil o biaixos compartits |
No són alternatives excloents. Un router pot enviar una consulta a un pipeline; un planificador pot executar branques en paral·lel; un sintetitzador pot passar després per un avaluador.
Patró 1: pipeline o cadena de prompts
El primer patró descompon una feina en una seqüència determinista. L’exemple del vídeo transforma una idea d’article en:
- un esquema de tres punts;
- un esborrany que desenvolupa l’esquema;
- un títol creat a partir del text.
Cada crida té una responsabilitat limitada i la seva sortida es converteix en entrada de la següent. Anthropic anomena aquest patró prompt chaining i el recomana quan la tasca es pot separar netament en subtasques fixes. El guany potencial és de precisió: cada model resol un problema més petit. El preu és més latència, perquè els passos dependents s’han d’esperar.
Com fer-lo robust
El repositori de BettaTech mostra una bona pràctica: el primer pas no retorna text lliure, sinó un objecte validat amb Zod. Les sortides estructurades eviten haver d’interpretar a mà si el model ha produït exactament tres punts i permeten rebutjar una resposta que no compleix l’esquema.
En producció convé afegir portes de control entre fases:
- validar tipus, longituds i camps obligatoris;
- comprovar que la sortida pertany realment al tema;
- no enviar tot l’historial quan només cal una estructura resumida;
- definir reintents només per a errors recuperables;
- guardar l’estat de cada pas per poder reprendre el procés sense repetir-ho tot.
Un pipeline és una mala elecció quan encara no se sap quins passos caldran. Forçar una tasca oberta dins d’una cadena fixa pot ser tan fràgil com demanar-ho tot en un únic prompt.
Patró 2: router o encaminador
Un router examina l’entrada i decideix quin especialista l’ha de processar. L’exemple del vídeo simula el suport d’una botiga en línia: el model classifica la consulta com a facturació, incidència tècnica o devolució; després només s’activa el prompt especialitzat corresponent.
L’encaminament permet:
- separar instruccions i eines per domini;
- utilitzar models diferents segons dificultat o cost;
- limitar l’accés de cada especialista;
- mantenir prompts més curts;
- derivar casos dubtosos a una persona.
La classificació no ha de fer-se necessàriament amb un LLM. També pot utilitzar regles, metadades de la pantalla, un classificador tradicional o similitud d’embeddings. Si una regla determinista resol el cas amb menys cost i menys errors, no hi ha cap avantatge a substituir-la per una crida generativa.
La «confiança» del model no és una probabilitat garantida
Al codi d’exemple, el router retorna un valor entre 0 i 1 i deriva a un humà per sota de 0,7. És una demostració pedagògica, no un llindar universal. Un model pot escriure 0.95 sense que això signifiqui que encerta el 95% dels casos.
Per convertir aquest número en una política fiable cal preparar un conjunt de consultes etiquetades, executar diverses proves i mesurar errors per categoria. El llindar òptim dependrà del cost de cada fallada. Confondre una factura amb una devolució és molest; autoritzar un reemborsament indegut o donar instruccions mèdiques equivocades pot ser molt més greu.
La documentació d’OpenAI diferencia també entre dues formes de delegació:
- amb handoff, l’especialista passa a controlar la conversa;
- amb agents com a eines, un gestor manté el control, consulta especialistes i compon la resposta final.
La segona opció és útil quan es vol un únic punt per aplicar límits, estil i comprovacions. La primera encaixa quan l’especialista ha de parlar directament amb l’usuari i conservar unes instruccions pròpies.
Patró 3: planificador–executors i orquestrador–workers
El tercer patró separa el «cervell» que prepara el pla dels workers que executen les subtasques. El vídeo ho representa com un diamant:
- arriba una petició;
- el planificador la divideix;
- diverses branques treballen, sovint en paral·lel;
- un sintetitzador reuneix els resultats.
Aquest disseny permet reservar un model més capaç per planificar i utilitzar models més econòmics per a tasques ben delimitades. També redueix latència quan les branques són independents: tres revisions simultànies triguen aproximadament el temps de la més lenta, no la suma de totes.
Paral·lelització fixa i orquestració dinàmica no són exactament el mateix
El repositori del vídeo avalua una idea de negoci consultant sempre tres rols fixos —mercat, tècnica i riscos— amb Promise.all, i després en sintetitza les opinions. És un fan-out/fan-in clar i útil.
Segons la classificació d’Anthropic, però, un orquestrador–workers pròpiament dinàmic decideix quines subtasques crea en funció de l’entrada. Si els tres rols estan definits per endavant al codi, el comportament s’acosta més a la paral·lelització per seccions. No és un error d’implementació: és una precisió que ajuda a saber quanta autonomia s’ha introduït.
L’orquestració dinàmica té sentit quan no es pot predir el nombre de branques, com ara una modificació de programari que pot afectar un conjunt diferent de fitxers en cada cas. El flux fix és preferible quan els punts de vista ja són coneguts, perquè és més fàcil assegurar que cap comprovació obligatòria desaparegui.
Problemes que cal resoldre
- Dependències: només es poden paral·lelitzar tasques que no necessiten la sortida d’una altra.
- Estat compartit: cada worker ha de saber quina és la seva entrada i on desa el resultat.
- Conflictes: el sintetitzador ha de conservar desacords rellevants, no esborrar-los amb un resum.
- Idempotència: repetir una branca no ha de duplicar cobraments, correus o canvis irreversibles.
- Pressupost: cal limitar nombre de workers, tokens, temps i reintents.
- Permisos: cada worker ha de tenir només les eines imprescindibles.
Patró 4: avaluador–optimitzador
L’últim patró crea un bucle entre dos rols. Un generador escriu o modifica el contingut; un avaluador el compara amb una rúbrica i retorna defectes accionables. El generador corregeix només aquells punts i el procés es repeteix.
L’exemple transforma una descripció vaga d’una motxilla. La rúbrica exigeix un benefici concret, evita paraules buides, limita la llargada i demana la marca. El codi acaba quan la nota supera el llindar i l’avaluador marca la resposta com a aprovada, o quan arriba al màxim de rondes.
Aquest patró funciona especialment bé quan:
- els criteris de qualitat es poden expressar amb claredat;
- una crítica concreta permet millorar la primera versió;
- la millora compensa la latència i els tokens addicionals;
- hi ha una condició d’aturada inequívoca.
No tot s’ha de delegar al crític. Les regles deterministes —nombre de paraules, presència d’un camp, format JSON o execució de tests— s’han de comprovar amb codi. El model és més útil per valorar aspectes semàntics com claredat, cobertura o coherència.
També hi ha un límit: si generador i avaluador comparteixen model, context i biaixos, poden passar per alt el mateix error. Una rúbrica generada pel mateix sistema no substitueix l’evidència externa, els tests ni la revisió humana. Anthropic recomana calibrar els avaluadors basats en models amb judicis humans i revisar les traces, especialment quan els resultats són subjectius.
El que falta als exemples per arribar a producció
El vídeo declara que els fragments són intencionadament senzills. Són útils per entendre la forma del flux, però un servei real necessita més capes.
1. Avaluacions abans d’afegir complexitat
Primer cal construir una línia base amb una sola crida. Després s’ha de comparar si el patró millora realment la taxa d’èxit. Una suite d’avaluació hauria d’incloure casos normals, límits, entrades malicioses i fallades històriques.
Els models són variables, així que un únic resultat no és suficient. Cal executar diverses proves i mesurar també latència, tokens, cost i resultat final a l’entorn. Que l’agent afirmi «reemborsament completat» no prova que la base de dades contingui el reemborsament.
2. Sortides tipades i contractes explícits
Els passos intermedis han de comunicar-se amb esquemes validats. Això redueix errors de parsing i evita que una prosa ambigua controli la branca següent. La validació del format no garanteix que les dades siguin certes; encara cal comprovar-les contra la font corresponent.
3. Límits i recuperació
Tot bucle necessita nombre màxim de rondes, temps límit, pressupost i condició de cancel·lació. Cada operació externa ha de tenir una estratègia de reintent i una clau d’idempotència quan pugui produir efectes duplicats.
4. Humà dins del bucle
Les accions d’impacte —pagaments, eliminacions, comunicacions externes, canvis de permisos o decisions personals sensibles— han de poder aturar-se abans de l’execució. L’Agents SDK d’OpenAI, per exemple, permet interrompre una eina que requereix aprovació i reprendre l’execució des de l’estat guardat.
5. Guardrails a la frontera correcta
No n’hi ha prou amb validar la primera entrada i l’última resposta. En una cadena amb delegacions, una eina intermèdia pot ser el punt perillós. La documentació d’OpenAI adverteix que els guardrails d’entrada només s’apliquen al primer agent i els de sortida al que produeix el resultat final; les eines personalitzades necessiten controls propis abans i després de cada invocació.
6. Traces sense filtrar secrets
Per depurar cal conservar l’ordre de crides, handoffs, eines, durades, errors i consum. L’Agents SDK incorpora traces i spans per a aquests esdeveniments. Com que les traces poden contenir prompts, resultats d’eines o dades personals, s’ha de decidir explícitament què es registra i durant quant de temps.
Com triar el patró correcte
La decisió es pot reduir a quatre preguntes:
- Els passos són coneguts i sempre tenen el mateix ordre? Comença amb un pipeline.
- Hi ha categories diferenciades amb especialistes propis? Afegeix un router.
- La tasca es pot dividir en branques independents? Utilitza paral·lelització; fes que el model planifiqui només si les branques no es poden predefinir.
- Existeix una rúbrica clara i la revisió millora el resultat? Incorpora un avaluador–optimitzador amb un límit de rondes.
Si la resposta és «no» a totes quatre i el camí no es pot programar, pot ser el moment d’un agent més autònom. Fins i tot aleshores, les eines, els permisos, els punts de control i les condicions d’aturada continuen sent codi.
Preguntes freqüents
Quins són els quatre patrons agèntics del vídeo?
Pipeline o cadena de prompts, router, planificador amb executors i avaluador amb optimitzador. El repositori els implementa en TypeScript amb exemples de redacció, suport al client, crítica iterativa i avaluació paral·lela d’una idea.
Cal utilitzar diversos models diferents?
No. Els «agents» poden ser rols amb instruccions diferents sobre el mateix model. Utilitzar models diferents pot optimitzar cost o capacitat, però també complica l’avaluació i la coherència.
Quan és millor una regla que un LLM?
Quan la decisió és determinista: validar un esquema, comptar paraules, comprovar permisos, aplicar un llindar o seleccionar una ruta a partir d’una dada fiable. El LLM és útil quan cal interpretació semàntica.
El valor de confiança d’un router és fiable?
Només després de calibrar-lo amb dades representatives. El número escrit pel model no és automàticament una probabilitat real. S’ha de mesurar la taxa d’encert i ajustar el llindar segons el risc.
Un crític d’IA garanteix que el resultat sigui correcte?
No. Pot millorar un resultat respecte d’una rúbrica, però pot compartir els errors del generador. Cal combinar-lo amb tests, fonts externes i revisió humana quan l’impacte ho requereix.
Fan-out i orquestrador–workers són el mateix?
No exactament. En un fan-out fix, el codi ja coneix les branques. En un orquestrador dinàmic, el model decideix quines subtasques crear per a cada entrada. La primera opció sol ser més previsible.
Conclusió
El vídeo de BettaTech encerta en la idea essencial: bona part de l’anomenada enginyeria d’agents consisteix a programar fluxos, bifurcacions, paral·lelisme i bucles amb components coneguts. La novetat és que una crida a un model pot classificar, planificar, sintetitzar o criticar contingut no estructurat.
El patró més sofisticat no és necessàriament el millor. El sistema adequat és el més senzill que supera una avaluació realista amb un cost, una latència i un risc acceptables. Els esquemes validats, els límits, les traces i l’aprovació humana no són complements opcionals: són part de l’arquitectura.
Contrast i context
Fonts consultades
- 01
-
02
BettaTech — GitHub agentic-patterns-typescript
-
03
Anthropic Building effective agents
- 04
-
05
OpenAI Handoffs — OpenAI Agents SDK
- 06
- 07
-
08
OpenAI Tracing — OpenAI Agents SDK
-
09
OpenAI Structured model outputs
-
10
Anthropic Demystifying evals for AI agents
-
11
Google for Developers Developer’s guide to multi-agent patterns in ADK
Font de treball
Transcripció amb marques de temps
Consulta la transcripció
-
0:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
El mundo de la inteligencia artificial
-
0:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
está rodeado de humo. Yo mismo he hecho
-
0:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
varios vídeos hablando de loop
-
0:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
engineering o de graph engineering,
-
0:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
porque al final creo que merece la pena
-
0:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
dar un poquito de luz a todo lo que está
-
0:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
apareciendo y mostrar qué cosas son
-
0:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
nuevas y qué cosas no lo son. Ahora
-
0:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
bien, creo que hay como una falta de
-
0:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
estructura en todo lo que se refiere al
-
0:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
aprendizaje de desarrollo con
-
0:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
inteligencia artificial, no solamente en
-
0:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
el uso de herramientas, que de eso hay
-
0:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
un montón, sino también en el uso y el
-
0:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
desarrollo de agentes. He hecho ya
-
0:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
varios vídeos hablando de lo que es la
-
0:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
ingeniería de IA, que consiste en
-
0:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
incorporar capacidades de inteligencia
-
0:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
artificial, es decir, agentes o el uso
-
0:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
de Llms en productos reales. Es por esto
-
0:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
que en este vídeo te quiero dar algunos
-
0:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrones que me he ido encontrando en
-
0:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes artículos, libros u otros
-
0:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
vídeos de YouTube sobre cómo se pueden
-
0:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizar agentes de inteligencia
-
0:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
artificial tanto para desarrollar como
-
0:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
para incorporar en tus productos. De la
-
0:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
misma forma que podemos aprender
-
0:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrones de diseño en programación,
-
0:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
podemos aprender patrones de diseño
-
0:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
agénticos en el desarrollo con IA. No te
-
1:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
preocupes porque te voy a dejar algunos
-
1:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
enlaces a diferentes libros que he
-
1:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizado para recoger estos patrones
-
1:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
abajo en la descripción. Y el primer
-
1:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrón que me gustaría comentar, el más
-
1:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
sencillo, es el patrón que se acostumbra
-
1:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
a llamar pipeline o cadena de tareas. No
-
1:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
es nada del otro mundo. Imagínate que
-
1:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
tienes una tarea que quieres realizar y
-
1:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
esta tarea se puede dividir en
-
1:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes fases. Un ejemplo sencillo de
-
1:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
todo esto sería el conocidísimo Spect
-
1:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
Driven Development, que seguro que lo
-
1:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
has oído hablar en algún otro recurso.
-
1:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
En Spectriven Development tenemos el
-
1:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
objetivo, que es construir alguna
-
1:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
característica o construir, desarrollar
-
1:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
algo. Este proceso de desarrollo se
-
1:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
puede dividir en varias fases. Tenemos
-
1:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
la fase de diseño, la fase de
-
1:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
especificación, la fase de definición de
-
1:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
tareas y la fase de desarrollo. Luego
-
1:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
podemos añadir las fases que queramos,
-
1:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
fase de review, etcétera. Pero como
-
1:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
puedes ver, es un ejemplo sencillo de
-
1:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
pipeline, donde tenemos una primera
-
1:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
etapa, una primera fase, que es la fase
-
1:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
de diseño. Y la salida. El resultado de
-
1:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
esta fase de diseño es la entrada, lo
-
2:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
que se inyecta en la siguiente fase, en
-
2:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
la fase de generación de tareas, por
-
2:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejemplo, o en la fase de especificación.
-
2:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
Todo depende de cómo definas tu
-
2:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
pipeline. En definitiva, lo que sale de
-
2:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
una fase anterior es lo que entra en la
-
2:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
fase siguiente y así hasta que llegas a
-
2:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
cumplir el objetivo. Un ejemplo sencillo
-
2:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
para verlo de forma visual. Imagínate
-
2:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
que tú eres el usuario y quieres
-
2:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizar la inteligencia artificial para
-
2:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
escribir un post, un post técnico,
-
2:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
podríamos decir, ¿no? Tienes una idea y
-
2:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres acabar de especificarlo y que te
-
2:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
genere este post. Obviamente, como
-
2:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres desarrollar o escribir este post
-
2:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
de una manera ordenada con una
-
2:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
estructura, vas a utilizar la IA
-
2:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizando una pipeline, que por cierto
-
2:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
en otras literaturas, en otros sitios,
-
2:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
también lo vais a ver como prompt
-
2:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
chaining. Es decir, en vez de decirle a
-
2:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
la directamente, "Escríbeme un artículo
-
2:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
técnico con esta temática, le vas a
-
2:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
pasar primero un prompt. Vamos a
-
2:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
llamarle el prompto. Y esto es lo que le
-
2:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
pasas al agente uno. Este prompt puede
-
2:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
ser la primera etapa de tu pipeline. En
-
2:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
este caso podría ser, escríbeme un
-
3:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
esquema o defíneme unos títulos de las
-
3:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes partes o los diferentes
-
3:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
párrafos de mi post. Obviamente este
-
3:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente utilizando un modelo de
-
3:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
inteligencia artificial va a ponerse a
-
3:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
pensar y lo que te va a resultar, lo que
-
3:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
te va a devolver va a ser este esquema,
-
3:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
pues por ejemplo, los títulos de los
-
3:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes párrafos, los temas de los
-
3:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
que hablar. Este agente obviamente va a
-
3:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
tener una salida que no es la salida
-
3:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
final. Luego, una vez tienes y
-
3:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
visualizas este resultado, vas a
-
3:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
mandarle el segundo prompt, el prompt.
-
3:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
El prom 2 puede ser, por ejemplo, que
-
3:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
agarre estos títulos de los diferentes
-
3:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
párrafos de las secciones y acabe de
-
3:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
rellenar o escribir el contenido
-
3:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
interno. Por lo tanto, aquí tendríamos
-
3:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
ya que al segundo agente le mandamos
-
3:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
también el prompt 1 encadenado con el
-
3:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
prompt 2. Fíjate cómo estamos
-
3:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
encadenando los diferentes prompts, pero
-
3:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
en cada fase le estamos añadiendo
-
3:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultados. que tenemos el resultado
-
3:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
uno, le estamos también colocando al
-
3:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente dos el resultado anterior. Una
-
3:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
vez tenemos ya el artículo escrito,
-
4:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
podemos devolvérselo también a un agente
-
4:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
3, mandarle también otro prompt, vamos a
-
4:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
llamarle aquí prompt 3, que lo que hace
-
4:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
es, vale, ahora quiero que me generes un
-
4:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
título que sea atractivo para que la
-
4:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
gente le dé clic y lea mi artículo. El
-
4:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente 3es recibe el resultado del paso
-
4:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
anterior, recibe el nuevo prompt y
-
4:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
finalmente nos devuelve el resultado
-
4:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
final, que lo devolvemos al usuario.
-
4:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
Fíjate que lo que estamos haciendo aquí
-
4:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
con todos los prompts, vamos a poner
-
4:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
otro color para que se vea mejor esto,
-
4:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
es que estamos definiendo diferentes
-
4:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
fases, fíjate, aquí los estoy marcando
-
4:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
en verde, de cada una de las fases que
-
4:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
nosotros queríamos hacer. Tenemos aquí
-
4:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
una fase uno donde definimos los
-
4:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
títulos, una fase dos en la que
-
4:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
definimos el contenido y una fase tres
-
4:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
en la que definimos el título final. Por
-
4:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo tanto, está explicado muy alto nivel,
-
4:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
pero como puedes ver se trata de una
-
4:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
evolución lineal de nuestra interacción
-
4:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
con los diferentes modelos de IA. Y
-
4:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
obviamente cada uno de los modelos que
-
5:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
yo tengo aquí marcados, el A3, el A2 y
-
5:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
el A1, podemos hacerlos especialistas en
-
5:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
cada uno de estas etapas. Es decir,
-
5:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
quizá puedo utilizar un modelo más
-
5:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
experto en escribir para el agente dos
-
5:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
que me hace el contenido y un agente más
-
5:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
especializado en marketing, por ejemplo,
-
5:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
para el agente 3, porque tiene unos
-
5:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
conocimientos, tiene un contexto
-
5:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
distinto. Esto en código se puede ver de
-
5:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
una manera muy sencilla. Si yo tengo
-
5:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
acceso a utilizar los SDK de Open de
-
5:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
Cloud o en definitiva cualquier librería
-
5:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
que me permita escribir cosas con
-
5:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
agentes, LCin, Lgraph, lo que sea, yo
-
5:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
podría definirme aquí los diferentes
-
5:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
pasos. Por ejemplo, me genero el paso de
-
5:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
generar el esquema, donde yo le paso
-
5:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
aquí la llamada a la API de Open
-
5:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
diciéndole, "Eres el redactor de un blog
-
5:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
técnico, bla, bla, bla." Fijaros que
-
5:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
estoy especializando, ¿no? De una manera
-
5:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
muy sencillita. Vale, esto solamente es
-
5:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
para visualizar un ejemplo de cómo se
-
5:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
podría construir. No voy a explicar nada
-
5:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
nuevo tampoco, pues me defino aquí un
-
5:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente, entre comillas. Aquí me defino
-
5:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
otro agente que lo que hace es escribir
-
5:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
el borrador y aquí me defino otro agente
-
6:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
que lo que hace es inventar el título.
-
6:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
Básicamente lo que estoy haciendo es
-
6:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
delegar o separar esta pipeline. No
-
6:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
estoy haciendo magia en código,
-
6:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
simplemente, fíjate, lo tengo todo
-
6:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
lineal con a, es decir, para poder
-
6:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
escribir el post se hacen diferentes
-
6:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
llamadas a diferentes agentes de
-
6:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
inteligencia artificial y la salida del
-
6:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente anterior es la entrada del
-
6:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
siguiente agente. Yo lo que podría hacer
-
6:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
es que cada vez que se ejecuta uno de
-
6:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
estos agentes, pues quizá tengo que
-
6:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
pedirle al usuario algún prompt o alguna
-
6:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
cosa para acabar de perfilar, pero
-
6:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
quería que fuera un código muy sencillo
-
6:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
para que lo pudierais visualizar. Si yo
-
6:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo ejecuto directamente, pues puedo ver
-
6:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
como los diferentes pasos se van
-
6:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejecutando. Esto está haciendo llamadas
-
6:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
a la API de Openi y fijaros que me hace
-
6:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
el paso uno, luego el paso dos y luego
-
6:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
el paso tres. Sencillo. Entonces, esto
-
6:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
puede sonar superfácil, puede sonar
-
6:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
superobvio, pero a partir de aquí lo
-
6:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
podemos empezar a complicar con otros
-
6:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrones. El siguiente patrón agéntico
-
6:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
que te quiero comentar es el patrón de
-
6:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
enrutado o también conocido como router.
-
6:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
El patrón de enrutado es un patrón
-
6:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
también muy sencillo. El patrón de
-
6:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
enrutado lo que hace es, en vez de tener
-
7:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
un sistema lineal, vamos a tener una de
-
7:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
estas etapas, una de estas fases en las
-
7:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
que se va a analizar la petición y de
-
7:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
alguna manera el enrutador va a decidir
-
7:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacia qué camino tiene que ir el
-
7:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultado. Es decir, en vez de tener
-
7:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
simplemente una línea, en algún punto
-
7:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
vamos a tener una bifurcación. A esto lo
-
7:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
puedes llamar graph engineering, loop
-
7:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
engineering, como quieras. Yo prefiero
-
7:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
llamarlo patrón de enrutamiento, porque
-
7:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
al final lo que estás haciendo es
-
7:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
agarrar una petición de entrada y en
-
7:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
función de cierta lógica decidir hacia
-
7:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
dónde ir. A nivel visual, como antes,
-
7:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
imagínate que tenemos un usuario que nos
-
7:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
lanza un prompt o una petición, una
-
7:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
query, ¿de acuerdo? Este prompt primero
-
7:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
puede pasar por la fase de enrutamiento.
-
7:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
Ahora veremos cómo se puede implementar
-
7:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
este router, ¿de acuerdo? Pero
-
7:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
básicamente lo que hace este router es
-
7:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
decidir si la petición va a ir a el
-
7:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente, vamos a ponerle especializado
-
7:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
uno, al agente especializado dos o al
-
7:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente especializado N. Es decir, yo
-
8:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
tengo una serie de agentes, cada uno
-
8:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
pues con sus responsabilidades, con sus
-
8:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
características, acceso a distintas
-
8:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
herramientas, acceso a distintos MCPs,
-
8:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
es decir, cada gente tiene sus
-
8:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
historias. es el router quien en función
-
8:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
de lo que haya aquí en el prompt va a
-
8:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
definir a cual ir o incluso si tiene que
-
8:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
lanzar más de uno. Cada uno de estos
-
8:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
agentes especializados es capaz de
-
8:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
generar una salida. Vamos a llamarlo
-
8:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
output 1, output 2 u output N. Cada una
-
8:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
de estas salidas puede o no existir en
-
8:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
función de si el router lo ha mandado
-
8:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacia allí o no. Y se devuelve el
-
8:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultado. Vamos a poner aquí result al
-
8:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
usuario. ¿Vale? Entonces, fíjate que
-
8:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
puede ser muy sencillo. Ahora bien,
-
8:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
¿cómo luce un router? [resoplido] ¿Qué
-
8:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
puedo hacer yo para implementar un
-
8:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
router? Pues a priori puedes utilizar
-
8:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
también un ll, es decir, el router puede
-
8:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
ser también un agente, vamos a llamarle
-
8:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente router, que como prompt tenga
-
8:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
pues eh tienes que agarrar el prompt que
-
8:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
estás recibiendo y en función de los
-
8:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes agentes que tenemos
-
8:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
disponibles decidir a qué agente se lo
-
8:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
vas a delegar. Esta puede ser una
-
9:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementación sencilla utilizando las
-
9:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
propias llamadas a OpenI o a Cloud para
-
9:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementar un router. Ahora bien, te va
-
9:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
a costar dinero el utilizar esto para
-
9:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementar un router, pues va a
-
9:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
incurrir en tokens porque le estás
-
9:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
pasando al prompt al router y es como
-
9:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
una parte de ese pipeline. Hay otras
-
9:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
formas de hacer un router. Por ejemplo,
-
9:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
puedes hacerlo mediante embedding.
-
9:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
Recordemos lo que era un embeding.
-
9:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
agarrar un documento, un texto y
-
9:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
transformarlo en una representación
-
9:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
numérica, una representación de un
-
9:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
vector de números para luego poder
-
9:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
consultar mediante estos números
-
9:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
elementos que estén cerca o no. Si yo
-
9:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
consigo hacer un embeding del prompt y
-
9:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
tengo guardado un embeding que me
-
9:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
relaciona con los diferentes agentes, es
-
9:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
decir, yo tengo aquí un diagrama del
-
9:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
espacio de embedings, ¿vale? ¿De
-
9:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
acuerdo? Y tengo aquí varios puntos que
-
9:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
son todos referenciando a la gente uno.
-
9:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
Tengo aquí otros puntos que son
-
9:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
referenciando al agente dos y tengo aquí
-
9:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
otros puntos que me hacen referencia al
-
9:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente tres. Si yo ahora recibo un
-
9:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
prompt, lo que está cercano es el agente
-
10:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
uno, por lo tanto tienes que ir hacia el
-
10:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente uno. Eso podría ser una también
-
10:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
una lógica de routers. También lo podría
-
10:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacer en otro punto, lo podría hacer
-
10:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
incluso antes. Podría decidir que en
-
10:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
función de la pantalla en la que el
-
10:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
usuario está poniendo el prompt vaya a
-
10:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
unos agentes o vaya a otros. La lógica
-
10:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
depende de mí. Quédate con el patrón de
-
10:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
que puedes incorporar un router delante
-
10:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
de tus llamadas a los agentes de guía
-
10:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
para seleccionar el más adecuado. De
-
10:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
nuevo, cada uno de estos agentes puede
-
10:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
tener accesos a un modelo u a otro.
-
10:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
Quizá tienes un agente especialista que
-
10:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres que sea con Fable 5, pero otro
-
10:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
más sencillito quieres que simplemente
-
10:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilice Sonet. Por ejemplo, si lo vemos
-
10:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
en código, sería también muy sencillo.
-
10:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
Imagínate que estamos haciendo un
-
10:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
soporte al cliente, ¿vale? Un chat de
-
10:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
soporte. Y yo tengo diferentes agentes.
-
10:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
Tengo un agente para un departamento de
-
10:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
facturación, tengo un agente para un
-
10:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento técnico y tengo un agente
-
10:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
para un departamento de devoluciones.
-
10:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
Pues básicamente lo primero que voy a
-
10:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacer es generar una clasificación. En
-
10:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
este ejemplo concreto estoy utilizando
-
10:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
un router o implementando un router
-
10:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
haciendo una llamada a un Llm, haciendo
-
11:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
una llamada a Openi. Yo le digo que es
-
11:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
un clasificador, que quiero que
-
11:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
clasifique el mensaje y me diga el
-
11:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento adecuado con un número
-
11:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
entre 0 y uno. Esto me va a devolver una
-
11:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
decisión que simplemente es la
-
11:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
confianza, el motivo y a qué
-
11:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento tiene que ir. Y finalmente,
-
11:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
cuando yo tengo aquí esta llamada a
-
11:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
Openi, le paso las instrucciones, el
-
11:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
system prompt de el departamento
-
11:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
seleccionado. Fijaros que en este array
-
11:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
de departamentos es donde yo tengo aquí
-
11:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
los diferentes proms, ¿vale? Esto lo
-
11:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
podrías trasladar también a tu
-
11:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementación de tu arnessés de cloud
-
11:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
code o tu arnes de Open Code con
-
11:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes agentos especialistas y
-
11:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
ponerle el router en el agents MD, ¿de
-
11:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
acuerdo? Sería algo que ya hemos hecho
-
11:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
en otro vídeo, sobre todo en el de
-
11:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
Spectriben de Velomen, ¿vale? por si lo
-
11:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres ver ahí ejemplificado, te lo
-
11:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
dejaré aquí abajo en la descripción,
-
11:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
pero el principio es el mismo. Este es
-
11:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
el mensaje que quiero que cale con este
-
11:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
vídeo. Los patrones, los conceptos son
-
11:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
más importantes que la implementación
-
11:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
actual. Es decir, si yo entiendo cómo
-
11:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
puedo yo separar agentes, cómo puedo yo
-
12:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
separarlos a nivel semántico, eso es
-
12:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
mucho más importante a que cómo yo lo
-
12:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
hago en código o si lo hago en mi arnés
-
12:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
o si lo hago en un sistema que estoy
-
12:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementando en mi empresa. Lo
-
12:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
importante es entender los diferentes
-
12:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrones y qué formas existen de
-
12:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacerlo. Entonces, si yo lanzo esto a
-
12:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
nivel de ejemplo, lanzo el patrón dos,
-
12:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
fíjate que el router está clasificando
-
12:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
el mensaje, ha detectado con un 99% de
-
12:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
confianza que quiere utilizar el
-
12:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento de facturación y por lo
-
12:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
tanto solo se levanta el especialista de
-
12:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
facturación. ¿Vale? Fíjate que el
-
12:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
mensaje que tenía yo aquí en el test era
-
12:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
e que había ido un doble cargo en mi
-
12:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
tarjeta de crédito y tal. Por lo tanto,
-
12:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
es bastante obvio que tiene que ir al
-
12:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento de facturación. Aquí un
-
12:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
punto importante. Yo puedo tener un
-
12:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente o una ruta que sea un fall. Es
-
12:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
decir, yo por ejemplo tengo aquí que si
-
12:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
nada llega a una confianza del 70%
-
12:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
directamente lo derivo a un agente
-
12:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
humano. Esto podría lanzar que, por
-
12:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejemplo, se mande un mail a un
-
12:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
departamento de recursos humanos, que
-
12:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
llegue una notificación, que salga un
-
12:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
mensaje de confirmación al usuario.
-
13:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
Quédate con el punto de que aquí es
-
13:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
donde añadirías, por ejemplo, el famoso
-
13:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
humano. Y no te preocupes que todo este
-
13:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
código te lo voy a dejar abajo en un
-
13:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
repositor de GitHub para que lo puedas
-
13:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
cotillear. El siguiente patrón del que
-
13:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
me gustaría hablar es el patrón de
-
13:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
Planner Executor, un patrón que
-
13:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
seguramente has visto si has empezado a
-
13:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
cotillear cómo se implementan, por
-
13:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejemplo, patrones de desarrollo con
-
13:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
inteligencia artificial multiagéntica.
-
13:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
Cuando salió Fel 5 ya se vio que podía
-
13:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
ser seguramente muchísimo más caro que
-
13:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
modelos anteriores de Cloud. Por lo
-
13:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
tanto, mucha gente empezó a utilizar
-
13:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
Fable solamente para planificar y luego
-
13:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
para realmente escribir el código que
-
13:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
puede consumir muchos más tokens
-
13:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizaban modelos mucho más baratos.
-
13:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
Pues es exactamente este patrón. Tenemos
-
13:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
un agente de A que se encarga de definir
-
13:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
y planificar un plan y luego tenemos
-
13:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
otros agentes de AA que se encargan de
-
13:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementar ese plan o realizar las
-
13:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
acciones necesarias para llevarlo a
-
13:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
cabo. Tenemos un agente que es el
-
13:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
cerebro, otros agentes que son los
-
13:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejecutores. Imagínate, tú eres un
-
13:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
desarrollador y le estás pasando
-
14:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
mediante un promptición a la IA de
-
14:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
desarrollar una nueva característica o
-
14:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
una nueva parte de tu código, ¿no? Pues
-
14:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
obviamente si se lo lanzas directamente
-
14:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
a una agente, le mandas la petición al
-
14:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente de IA y eso directamente va a
-
14:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejecutar ya la generación de código,
-
14:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
pues seguramente haya muchas
-
14:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
problemáticas, haya aristas, haya cosas
-
14:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
que no se han acabado de decidir o de
-
14:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
definir correctamente. Es por ello que
-
14:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo primero que puedes hacer es delegarle
-
14:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
a un agente que le llamaremos el planet,
-
14:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
que sería el cerebro de nuestro sistema
-
14:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
géntico, ¿no? Este cerebro lo que va a
-
14:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacer es definir un plan, un plan pues
-
14:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
con diferentes pasos o diferentes
-
14:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
etapas, ¿no? Podemos poner la etapa uno,
-
14:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
la etapa dos, la etapa tres, etcétera.
-
14:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
No está realizando la acción,
-
14:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
simplemente está planificando cómo se va
-
14:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
a tener que realizar. Su especialidad es
-
14:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
conocer lo que se puede hacer en el
-
14:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
sistema, es decir, quizá tiene
-
14:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
conocimiento de los diferentes agentes,
-
14:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
sabe qué herramientas hay disponibles,
-
14:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
aunque no las utilice, puede acabar de
-
14:58
, obre el vídeo en una pestanya nova
decidir exactamente qué es lo que va a
-
15:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
suceder. Una vez tenemos este plan, cada
-
15:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
una de estas etapas se puede acabar
-
15:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
delegando a un agente distinto. Vamos a
-
15:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
poner aquí agente uno, agente dos o
-
15:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente tres. Y estos son los workers o
-
15:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
los executors, ¿no? Es decir, fíjate que
-
15:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
estamos combinando una serie de
-
15:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
elementos aquí, porque para poder
-
15:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
distribuir esto a diferentes agentes,
-
15:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
tenemos también una capa de enrutado,
-
15:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
por ejemplo, para saber que esta etapa
-
15:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
va a ir mejor con este worker o esta
-
15:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
otra etapa va a ir mejor con este otro
-
15:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
worker, por lo que estamos construyendo
-
15:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
un poquito patrones por encima de los
-
15:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrones que teníamos anteriormente.
-
15:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
Aquí podríamos tener una capa de
-
15:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
enrutado. Es posible que en otros
-
15:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
sitios, en vez de planner lo veas como
-
15:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
orchestrator. Y es que aquí es donde
-
15:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
realmente entramos en el gran potencial
-
15:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
que tiene todo este sistema de patrones
-
15:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
y es que entramos en lo que se conoce
-
15:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
como comunicación agent,
-
15:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente a agente. Fíjate que estamos
-
15:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
teniendo aquí un agente planificador
-
15:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
orquestador y aquí estamos teniendo una
-
15:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
serie de agentes trabajadores, un agente
-
15:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
que posiblemente nos haga de enrutador y
-
15:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo que estamos haciendo es mandar
-
16:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
mensajes entre ellos. Por lo tanto,
-
16:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
estamos generando un sistema que es
-
16:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
capaz de comunicar agentes con otros
-
16:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
agentes de inteligencia artificial. En
-
16:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
otros sitios incluso lo vas a ver como
-
16:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
el diagrama de diamante, ¿v? Sabemos que
-
16:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
a la gente le encanta poner nombres
-
16:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
raros a las diferentes cosas. ¿Por qué
-
16:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo llaman diagrama de diamante? Porque
-
16:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
al final estás haciendo un sistema que
-
16:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
es altamente paralelizable, ¿no? Es
-
16:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
decir, tú tienes aquí tu prompt, tienes
-
16:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
aquí, vamos a ponerle aquí tu planner o
-
16:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
tu orquestador, vamos a ponerlo en
-
16:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
redondito, ¿vale? Un agente así
-
16:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
redondito. ¿Y qué ocurre? Que este
-
16:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
planner decide cómo o dónde delegar
-
16:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes partes de su planificación.
-
16:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
Por lo tanto, aparece la famosa forma de
-
16:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
diamante, ¿vale? Que muchos parece que
-
16:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
le ponen nombres que suenen
-
16:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
superinteligentes a cosas que son
-
16:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
bastante comunes. Esto simplemente es el
-
16:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
diamante de la paralización, ¿vale? Es
-
16:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
un fanout de toda la vida. Aquí
-
16:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
tendríamos el agente uno, el agente 2,
-
16:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
el agente tres y el agente N. Y como
-
16:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
ves, se abre y luego se recoge el
-
16:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultado para devolverlo, ¿vale?
-
16:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
Simplemente por esta forma es lo que se
-
17:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
llama diamante, pero no deja de ser
-
17:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
esto. Tienes un planificador que genera
-
17:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
tareas mediante una llamada la LM,
-
17:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
conociendo los diferentes agentes que
-
17:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
existen. Una vez cada uno de los agentes
-
17:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
implicados ha generado un resultado, de
-
17:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
alguna forma se genera un resumen y se
-
17:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
vuelve el resultado, ¿vale? Es decir,
-
17:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
aquí también podrías tener un LM
-
17:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
encargado de lo que se conoce como la
-
17:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
síntesis o el resumido de los
-
17:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultados. Fíjate que no estoy
-
17:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
explicando ni el bucle agéntico, ni mps,
-
17:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
ni llamadas a tools a propósito.
-
17:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
Obviamente cada uno de estos agentes son
-
17:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
agentes, pues quizá tienen capacidad de
-
17:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
llamar a herramientas externas, capaz
-
17:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
tienen capacidad de llamar a MCPs. Cada
-
17:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
uno de estos agentes dentro tiene el
-
17:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
bucle agéntico, ¿vale? Simplemente estás
-
17:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizando varios de ellos al mismo
-
17:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
tiempo. ¿Cómo se vería esto en un
-
17:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
código? Sencillo simplemente para
-
17:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejemplificarlo. Pues mira, imagínate que
-
17:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
yo quiero lanzar este prom, quiero
-
17:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
evaluar una idea que es una app que
-
17:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
avisa cuándo regar cada planta de tu
-
17:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
casa. Okay. Esta función, evaluar idea,
-
17:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo que hace es un fan out, lo que hemos
-
18:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
dicho de la forma de diamante. Lanzamos
-
18:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
tres llamadas. Aquí es donde entraría la
-
18:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
parte de planificación. También yo
-
18:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
podría llamar al LLM para decidir qué
-
18:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
agentes lanzo y qué agentes no lanzo en
-
18:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
función de lo que yo tenga que realizar
-
18:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
en mis tareas. Aquí, como ves,
-
18:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
directamente voy llamando a los
-
18:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
diferentes agentes de ella, ¿vale? Voy
-
18:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
haciendo las llamadas y finalmente, una
-
18:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
vez han terminado, lo que hago es juntar
-
18:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
las tres opiniones. Esto puede ser el
-
18:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
mismo agente orquestador o podría ser un
-
18:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente sintetizador. ¿Vale? Podríamos
-
18:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
hacerlo como quisiéramos. Simplemente
-
18:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
eres el orquestrador del comité, integra
-
18:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
las tres opiniones en un veredicto claro
-
18:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
y esto me genera directamente lo que
-
18:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
hemos visto que era el resultado. Fíjate
-
18:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
que el patrón planificador y trabajador,
-
18:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
el expandir a workers, se puede expandir
-
18:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
a lo que necesitemos. Luego tú a partir
-
18:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
de aquí ya puedes montarte las
-
18:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
arquitecturas que tú consideres más
-
18:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
necesarias. Yo puedo ejecutar
-
18:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
directamente este ejemplo. Y fijaros,
-
18:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
está haciendo el funut. Ahora mismo
-
18:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
tengo tres agentes, aunque no se vean,
-
18:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
trabajando en paralelo. Ha terminado el
-
18:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
primero, ha terminado el segundo,
-
18:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
termina el tercero y ahora estamos
-
19:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
recogiendo todo lo que ha salido de
-
19:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
estos tres y otro agente me lo está
-
19:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
resumiendo. ¿Vale? Fijaros que el código
-
19:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
es sersencillo, no estoy haciendo ni
-
19:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
programando nada que no se pudiera
-
19:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
programar antes, simplemente estoy
-
19:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
definiendo pues grafos, pipelines,
-
19:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
formas en las que los diferentes agentes
-
19:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
se van comunicando entre ellos y cómo se
-
19:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
van llamando de forma mutua. A pesar de
-
19:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
esto, de que pueda ser sencillo de
-
19:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
implementar, sí que es cierto que hay
-
19:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
algunos patrones que pueden funcionar
-
19:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
mejor para según qué tareas. Uno de
-
19:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
estos patrones que te quiero compartir
-
19:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
es el patrón de evaluador y optimizador,
-
19:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
en el que a nivel estructural no voy a
-
19:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
explicar nada nuevo, sino que a nivel
-
19:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
semántico sí que importa qué roles le
-
19:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
das a cada uno de estos agentes. Es bien
-
19:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
conocido que utilizar agentes
-
19:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
adversarios acaba dando mejores
-
19:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultados. Tienes un agente de
-
19:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
inteligencia artificial que está
-
19:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
haciendo alguna tarea. Tienes otro
-
19:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente de inteligencia artificial que no
-
19:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
tiene conocimiento de lo que está
-
19:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
haciendo el primero, que simplemente
-
19:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
evalúa lo que está haciendo para darle
-
19:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
críticas y poco a poco vas generando un
-
19:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
bucle de retroalimentación que hace que
-
19:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
el resultado final sea mejor. Vamos a
-
20:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
verlo en código para que puedas ver
-
20:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
directamente cómo se puede hacer este
-
20:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
patrón adversario. Imagínate que yo
-
20:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
tengo este prompt, tengo un texto que
-
20:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
quiero mejorar porque es un texto
-
20:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
ambiguo, un texto que no se entiende,
-
20:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
que no queda claro, que dice, "Esta
-
20:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
mochila es buena y tiene cosas útiles
-
20:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
para llevar cosas." Obviamente es una
-
20:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
frase que no tiene mucho sentido, ¿vale?
-
20:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
Estoy intentando hacer una frase para
-
20:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
poder vender esta mochila, para poner
-
20:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
una descripción en un e-commerce o para
-
20:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
que se genere automáticamente cuando
-
20:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
alguien crea un nuevo producto en un
-
20:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
e-commerce cualquiera como en Shopify. Y
-
20:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
obviamente esta evaluación, este resumen
-
20:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
del producto, pues es una un resumen
-
20:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
malo. Yo aquí le he puesto las reglas
-
20:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
que quiero que cumpla cierta descripción
-
20:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
de un producto, pues quiero que la
-
20:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
descripción de un producto mencione un
-
20:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
beneficio concreto del mismo. Quiero
-
20:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
evitar palabras vacías y quiero que
-
20:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
tenga un máximo de 30 palabras. Estos
-
20:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
son reglas que yo puedo tener de alguna
-
20:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
manera en mi base de datos de mi
-
20:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
plataforma, en mi base de datos de mi
-
20:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
marketplace. Yo puedo tener una serie de
-
20:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
normas de reglas que esto tiene que
-
20:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
cumplir el resultado de esto. Por lo
-
20:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
tanto, el usuario genera este prompt y
-
21:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
se lanza este proceso de mejora con
-
21:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
crítica. Fíjate que este proceso lo
-
21:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
único que hace es un bucle, ¿vale? va
-
21:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
haciendo rondas de mejora y tiene un
-
21:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente que se encarga de criticar en
-
21:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
función de las reglas y otro agente que
-
21:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
se encarga de reescribir en función de
-
21:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
lo que le dice el agente que critica.
-
21:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
Fíjate que son dos agentes adversarios,
-
21:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
¿vale? Uno [música] se queja de lo que
-
21:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
está mal, otro lo soluciona y se lo
-
21:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
vuelve a pasar al crítico, porque por
-
21:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
eso tenemos un bucle. Yo defino cuántas
-
21:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
rondas máximas quiero poder definir. El
-
21:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
crítico, como ves, recibe el prompt.
-
21:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
Eres un editor muy exigente. Valúa el
-
21:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
siguiente texto contra la rúbrica. La
-
21:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
rúbrica son las tres características que
-
21:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
yo he definido anteriormente. Y en
-
21:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
función del resultado que me dé, voy a
-
21:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
ir para atrás y le voy a pasar el
-
21:47
, obre el vídeo en una pestanya nova
resultado, es decir, la crítica, a el
-
21:50
, obre el vídeo en una pestanya nova
reescritor. Obviamente, si la crítica es
-
21:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
positiva, directamente ya digo que no
-
21:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
hay ningún problema y lo devuelvo. Pero
-
21:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
si no, lo vuelvo aquí. Fíjate que este
-
21:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
agente lo que hace es reescribir el
-
21:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
texto corrigiendo únicamente los
-
22:00
, obre el vídeo en una pestanya nova
problemas indicados. Conserva todo lo
-
22:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
que ya funciona y le paso la
-
22:04
, obre el vídeo en una pestanya nova
información. ¿Vale? Le paso los
-
22:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
problemas y le paso el texto y me
-
22:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
devuelve el nuevo texto. Por lo tanto,
-
22:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
he definido un bucle de mejora. Si yo
-
22:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
esto lo ejecuto, que es algo muy
-
22:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
sencillito, fíjate que el crítico está
-
22:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
evaluando el texto, le da muy mala nota,
-
22:17
, obre el vídeo en una pestanya nova
no menciona beneficio concreto, es buena
-
22:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
y útil, es pla paa, me está dando los
-
22:21
, obre el vídeo en una pestanya nova
problemas. El rescritor lo ha rescrito a
-
22:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
esto. Esta mochila es resistente y tiene
-
22:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
compartimentos útiles para llevar
-
22:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
libros, pa pa. Y luego el crítico dice,
-
22:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
"Okay, está perfecto." El potencial de
-
22:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
esto es que yo puedo ajustar la rúbrica
-
22:33
, obre el vídeo en una pestanya nova
o puedo ajustar el número de pasos que
-
22:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
va haciendo o a qué confianza quiero que
-
22:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
me dé el okay. Fíjate que todos eso son
-
22:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
parámetros que yo decido. Estoy haciendo
-
22:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
un programa normal y corriente.
-
22:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
Simplemente estoy utilizando lls por en
-
22:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
medio. Yo le puedo decir aquí menciona
-
22:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
el nombre de la marca de la del
-
22:49
, obre el vídeo en una pestanya nova
producto. Si yo ahora ejecuto de nuevo
-
22:52
, obre el vídeo en una pestanya nova
el script, voy a ver que va a tener en
-
22:54
, obre el vídeo en una pestanya nova
cuenta el nuevo concepto que yo le he
-
22:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
puesto en la rúbrica. ¿Ves? no menciona
-
22:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
la marca concreta de la mochila, por lo
-
22:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
tanto me permite ir ajustando diferentes
-
23:01
, obre el vídeo en una pestanya nova
parámetros de los diferentes agentes.
-
23:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
Veis que aquí ha corregido esta mochila
-
23:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
Samsonite es buena ta. Pero fíjate que
-
23:07
, obre el vídeo en una pestanya nova
ahora está haciendo una ronda más. Está
-
23:08
, obre el vídeo en una pestanya nova
detectando que buena es una valoración
-
23:10
, obre el vídeo en una pestanya nova
vaga, por lo tanto, aquí se vuelven a
-
23:12
, obre el vídeo en una pestanya nova
corregir los parámetros y finalmente me
-
23:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
dice esta mochila Samsonite es
-
23:16
, obre el vídeo en una pestanya nova
resistente y tiene compartimentos útiles
-
23:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
para llevar un portátil y mantener tus
-
23:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
pertenencias organizadas. Esto es un
-
23:20
, obre el vídeo en una pestanya nova
ejemplo muy tonto, ¿vale? Obviamente, la
-
23:23
, obre el vídeo en una pestanya nova
rúbrica, las marcas, toda la información
-
23:26
, obre el vídeo en una pestanya nova
que yo le estoy pasando al contexto de
-
23:28
, obre el vídeo en una pestanya nova
cada uno de los agentes se podría
-
23:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
expandir de 1000 maneras. Utilizando
-
23:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
RAC, utilizando ingeniería de contexto,
-
23:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
utilizando MCPs y búsqueda semántica
-
23:36
, obre el vídeo en una pestanya nova
para realmente buscar qué
-
23:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
compartimientos tiene la mochila.
-
23:39
, obre el vídeo en una pestanya nova
Simplemente estoy intentando dar a
-
23:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
entender que los diferentes patrones o
-
23:43
, obre el vídeo en una pestanya nova
los diferentes nombres que van
-
23:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
apareciendo en la ingeniería de IA no
-
23:46
, obre el vídeo en una pestanya nova
son tan cosas nuevas, sino que son
-
23:48
, obre el vídeo en una pestanya nova
maneras de organizar llamadas a agentes
-
23:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
que ya sabemos que pueden hacer muchas
-
23:53
, obre el vídeo en una pestanya nova
cosas, pero que con el potencial de las
-
23:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
LMs podemos hacer que simulen alguna
-
23:57
, obre el vídeo en una pestanya nova
especie de razonamiento. Entonces, como
-
23:59
, obre el vídeo en una pestanya nova
ves, la mayoría de formas que nosotros
-
24:02
, obre el vídeo en una pestanya nova
tenemos de gestionar agentes, si lo
-
24:03
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres llamar ingeniería de bucles o lo
-
24:05
, obre el vídeo en una pestanya nova
quieres llamar ingeniería de grafos, no
-
24:06
, obre el vídeo en una pestanya nova
dejan de ser maneras de programar
-
24:09
, obre el vídeo en una pestanya nova
interacción entre diferentes agentes de
-
24:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
si quieres aprender con más detalle qué
-
24:13
, obre el vídeo en una pestanya nova
herramientas y sistemas existen para
-
24:15
, obre el vídeo en una pestanya nova
poder implementar todo esto sin tener
-
24:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
que hacerlo todo desde cero llamando los
-
24:19
, obre el vídeo en una pestanya nova
SDC de Open y Clou y otros LLMs
-
24:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
directamente, te dejo por aquí un vídeo
-
24:24
, obre el vídeo en una pestanya nova
donde hablo de la ingeniería de IA. Ahí
-
24:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
te hablo de conceptos también como rack,
-
24:29
, obre el vídeo en una pestanya nova
como embedings o como guardarraíes que
-
24:31
, obre el vídeo en una pestanya nova
te pueden ayudar a acabar de rellenar
-
24:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
los puntos que quizá te han quedado un
-
24:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
poquito más vacíos durante esta
-
24:37
, obre el vídeo en una pestanya nova
explicación. Si este vídeo te ha
-
24:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
gustado, por favor, suscríbete y déjame
-
24:40
, obre el vídeo en una pestanya nova
un buen like y nos vemos en el siguiente
-
24:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
con más informática. Hasta otra. M.
