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Directrices y prácticas recomendadas para la automatización con agente de IA
En este artículo se describen las directrices y las prácticas recomendadas para automatizar con un agente de IA mediante la identificación del caso de uso empresarial y la elección del agente de IA adecuado, respetando las recomendaciones y las prácticas recomendadas.
Identifique el caso de uso empresarial para la automatización con un agente de IA
Siga las siguientes directrices al identificar el caso de uso empresarial:
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Defina claramente el problema o proceso específico que desea automatizar con el agente de IA.
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Utilice herramientas como Visio, Miró y otras herramientas similares para diseñar gráficamente el problema o proceso que desea automatizar.
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Evalúe el impacto potencial y los beneficios de automatizar este caso de uso, como la mejora de la eficiencia, la reducción de costos o la mejora de la experiencia del cliente.
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Identifique los KPI clave que va a medir para determinar el ROI y demostrar el valor.
Identificar si el caso de uso específico requiere acciones, conocimiento o ambos
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Acciones: identifique si el caso de uso requiere que el agente de IA realice acciones específicas: como actualizar una base de datos, enviar correos electrónicos o ejecutar API de terceros.
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Conocimiento: determine si el caso de uso requiere que el agente de IA proporcione información o respuestas basadas en una base de conocimientos.
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Ambos: evalúe si el caso de uso requiere una combinación de acciones y conocimiento.
Elegir el agente de IA adecuado
Agente autónomo de IA
Adecuado para entornos complejos y dinámicos donde el agente necesita comprender el contexto y decidir utilizando la base de conocimientos o API integraciones disponibles sin scripts predefinidos.
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Conversaciones o respuestas naturales abiertas.
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Cuando las bases de conocimiento son más grandes, o las variaciones de entidades/respuestas son potencialmente grandes.
Agente de IA con script
Ideal para tareas sencillas y repetitivas con pasos bien definidos o donde se requiere repetibilidad y previsibilidad exactas. Además, se adapta mejor a preguntas y respuestas altamente técnicas.
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Casos de uso estrictos donde se requieren respuestas específicas con variación limitada.
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Para el manejo de datos confidenciales, es preferible una IA con script, ya que opera bajo reglas predefinidas y no hará un mal uso o malinterpretará los datos.
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Consistencia de la experiencia, donde la experiencia debe permanecer igual. LLM puede potencialmente dar resultados diferentes a las mismas indicaciones.
Tabla comparativa
Guión | Autónomo | |
---|---|---|
Beneficios | Mayor control | Más rápido y fácil de construir |
Más barato de ejecutar | Muy natural IX | |
Más rápido en tiempo de ejecución | Los cambios de alcance son más fáciles | |
Inconvenientes | Esfuerzo intensivo para construir | Más caro |
Frágil y rígido IX | Riesgo de alucinaciones |
Desarrollo de un agente de IA autónomo
Al crear un agente de IA autónomo, asegúrese de seguir los pasos que se describen a continuación en secuencia.
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Comience por definir un objetivo: articule claramente el objetivo principal del agente de IA, como resolver las consultas de los clientes o procesar pedidos de manera eficiente.
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Defina el recorrido: identifique claramente las preguntas, acciones y características que desea que tenga su agente de IA.
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Agregar conocimiento: integre bases de conocimiento relevantes a las que el agente pueda acceder para proporcionar información precisa.
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Definir acciones: especifique las acciones que el agente necesita para realizar e integrar las API o llamadas a funciones necesarias.
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Vista previa: obtenga una vista previa de su agente de IA con conocimientos y acciones.
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Probar y validar: utilice las herramientas de vista previa de la plataforma para probar el rendimiento del agente de IA y realizar los ajustes necesarios.
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Agregar instrucciones: proporcione instrucciones detalladas para mejorar la precisión y confiabilidad de las respuestas del agente.
Qué hacer y qué no hacer al escribir metas
En esta sección se describen las prácticas recomendadas para escribir mensajes de objetivos para el agente autónomo de IA y las acciones para cumplir con las intenciones del usuario.
Qué hacer
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Mantenga el objetivo corto y conciso.
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Concéntrese en la función o el propósito general del bot.
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Considere el resultado final o el beneficio para el usuario.
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Use un lenguaje claro y conciso.
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Asegúrese de que el objetivo se alinee con las acciones y capacidades del bot.
Qué no hacer
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No incluyas detalles específicos como ubicaciones, fechas o información del usuario.
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Evite mencionar acciones particulares o métodos de implementación.
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No uses jerga técnica o terminología compleja.
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Evite declaraciones de objetivos demasiado largas o complicadas.
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No incluyas varios objetivos no relacionados en un solo mensaje.
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Evite usar lenguaje ambiguo o vago.
Recomendaciones para administrar sus bases de conocimiento
Al crear y administrar bases de conocimiento, es importante mantenerlas precisas y adaptadas al propósito del agente de IA. De manera similar a cómo un agente humano puede sentirse abrumado con demasiada información no relacionada, agregar información más genérica a la base de conocimiento podría confundir al agente de IA.
Adhiérase a las siguientes recomendaciones al crear y administrar bases de conocimiento:
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Organiza el contenido de forma lógica. Utilice categorías al crear su propio documento de conocimientos en AI Agent Studio.
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Al cargar archivos, evite cualquier información conflictiva o duplicada entre documentos.
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Compruebe la calidad del documento antes de cargarlo.
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Divida archivos grandes en archivos más pequeños si es necesario.
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Revisar periódicamente los conocimientos y actualizarlos siempre que sea necesario.
Recomendaciones para crear acciones
Siga las siguientes recomendaciones al crear acciones:
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Definir claramente los objetivos de acción en la descripción de la acción.
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Minimice la complejidad, mantenga las acciones simples.
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Describa con precisión cada entidad / ranura, ya que esto mejora la precisión del LLM para comprender mejor la tarea.
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No cree acciones contradictorias o contradictorias.
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Cree lógica determinista en el flujo de conexión para una mayor precisión en lugar de confiar en LLM.
Consejos de ingeniería rápidos al escribir instrucciones
Antes de agregar instrucciones al agente de IA, agregue las acciones y los conocimientos necesarios y pruebe el agente de IA. Agregar instrucciones después de probar el agente de IA mejora la eficiencia y precisión del agente de IA.
Consulte los siguientes consejos al escribir instrucciones para sus agentes de IA autónomos:
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Manténgalo simple: use un lenguaje claro y conciso. Evite la jerga técnica o las oraciones demasiado complejas.
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Usar markdown: use encabezados y markdown de lista ordenada/no ordenada para obtener mejores resultados.
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Indique la identidad de su agente de IA: comience definiendo claramente la personalidad del agente (por ejemplo, "Es un agente de atención al cliente útil...").
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Divídalo: describa las tareas paso a paso. Por ejemplo, "Primero, confirme su número de cuenta. Luego, describe tu problema".
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Planifique errores: incluya frases alternativas como "Lo siento, ¿podría repetir eso?" si la entrada no es clara.
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Conservar el contexto: recuérdele al agente que recuerde las respuestas anteriores para garantizar la continuidad en conversaciones largas.
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Acciones de referencia: instruya claramente cómo usar acciones externas en diferentes pasos. Asegúrese de que las acciones a las que se hace referencia estén habilitadas en la ficha Acciones para evitar cualquier comportamiento inesperado.
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Agregar barandillas: indique al agente de IA que responda solo en el contexto del objetivo.
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Agregar ejemplos: para mejorar la precisión, agregue ejemplos donde sea necesario.
Plantillas para escribir instrucciones
Utilice las siguientes plantillas para escribir instrucciones específicas para sus proyectos:
## 1. Identidad
-**Definición de roles:**
: define la personalidad y la experiencia del agente de IA. Por ejemplo, "Eres Jamie, un representante experto de servicio al cliente para cualquier consulta relacionada con los viajes".
-**Tono y comportamiento-**
: especifique si el agente debe ser amigable, formal o informal.
##2. Contexto
-**Información de antecedentes**
: proporcione los detalles de fondo necesarios que el agente deba considerar. Por ejemplo, "Esta conversación es sobre reservar viajes para unas vacaciones familiares".
-**Detalles del entorno**
: mencione cualquier restricción del sistema, como que la persona que llama está llamando por voz y puede tener ruido de fondo que puede afectar la calidad de la transcripción.
##3. Tarea
-**Subtareas/Pasos**
: divide la tarea general en pasos específicos y secuenciales. Por ejemplo, saludar, recopilar fechas de viaje, sugerir opciones, confirmar detalles. Haga referencia a las acciones en cada paso que se utilizarán para completar la tarea.
##4. Pautas de respuesta
-**Reglas de formato**
: define cómo estructurar las respuestas. Por ejemplo, considere usar listas de viñetas para las opciones, numeración clara para los pasos en caso de digital y corto si hay voz.
-**Estilo de lenguaje**
: proporciona instrucciones sobre formalidad, brevedad y claridad.
##5. Gestión de errores y copias de seguridad
-**Indicaciones de aclaración**
: defina las preguntas alternativas cuando la entrada del usuario es ambigua. Por ejemplo, "No entendí eso, ¿podrías repetir tus fechas de viaje?"
-**Respuestas predeterminadas**
: describe cómo debe responder el agente si no puede procesar la solicitud. Por ejemplo, "Lo siento, no entendí. ¿Puedes intentar reformular?"
-**Errores de acción**
: proporciona directrices para gestionar problemas relacionados con la integración de acciones con Webex Connect.
##6. Barandillas definidas por el usuario
-**Barandilla**
: recuérdele al agente que mantenga la conversación restringida al objetivo y que no entretenga ninguna pregunta no relacionada.
## 7. Ejemplos
-**Misma conversación**
: opcionalmente, agregue un ejemplo de la conversación de muestra entre el usuario final y el agente de IA para una mejor pronta adherencia.