Adrian Vega
Este agente de IA permite interactuar desde un ChatBox con dos funcionalidades principales: consulta de mensajes históricos en base de datos vía tool y búsqueda web para acceder a información reciente. El usuario puede hacer preguntas en lenguaje natural y el agente decide qué tool usar según el contexto.
Entendiendo que los modelos de inteligencia artificial son modelos de lenguaje limitados con el texto con el que fueron entrenados, no tienen la capacidad por sí mismos de acceder a información útil para la aplicación específica en empresas o procesos puntuales. Por lo que la configuración de tools es especialmente relevante en la integración de la IA en procesos empresariales y educativos.
Al configurar e implementar las tools, el flujo lógico dentro de la aplicación se vuelve mas complejo, debido a que la implementación de las tools requiere de 3 pasos principales además de la mera configuración del agente de IA, los cuales son: La declaración de la tool, la función que resuelve la necesidad de la tool y el flujo de integración dentro de la api - en este caso de anthropic que es la que utilice en este proyecto-, donde se determina cuando debe entrar en acción la tool y como debe interactuar con el agente. Entonces, el interiorizar ese proceso en general ha sido un reto interesante.
Dedicaría más tiempo a iterar el prompt del sistema para sacar mayor provecho a la capacidad de razonamiento del modelo sobre los datos obtenidos — en este proyecto el foco estuvo en que el flujo funcionara, no en optimizar la calidad de las respuestas. También implementaría controles de costo por usuario para evitar consumo excesivo de tokens, y definiría con más precisión qué información puede y no puede exponer cada tool antes de conectarla a datos reales.