Build Anything with AI Agents, Here's How

Summary

Este video explica de manera sencilla cómo construir agentes de inteligencia artificial utilizando herramientas como Langchain y Crew AI. A través de un flujo de trabajo colaborativo, se muestra cómo un agente investigador realiza una búsqueda detallada sobre los avances más recientes en agentes de IA, mientras que un agente escritor utiliza esa información para generar un artículo corto. El proceso es intuitivo y fácil de seguir, lo que permite a los usuarios crear agentes de forma rápida y eficiente. Además, se promete profundizar en la creación de agentes auto-mejorados en módulos futuros.

Takeaways

• 😀 Crew AI permite la creación de agentes personalizados para tareas específicas, como investigación o redacción.
• 😀 La definición de agentes es fácil y se basa en roles, metas, y herramientas específicas, como el acceso a la búsqueda en línea.
• 😀 Los agentes tienen una historia o 'backstory' que puede ser definida como instrucciones personalizadas para guiar su comportamiento.
• 😀 Se pueden ajustar parámetros como la temperatura del modelo de lenguaje (por ejemplo, GPT-4 Turbo) para controlar la creatividad y la precisión de las respuestas.
• 😀 Crew AI permite la delegación de tareas entre agentes, pero también se puede deshabilitar para evitar que un agente delegue en otro.
• 😀 La combinación de múltiples herramientas y modelos (como LangChain) facilita el trabajo conjunto de los agentes para realizar tareas complejas.
• 😀 Los agentes pueden realizar tareas específicas, como recopilar información de la web (por ejemplo, las últimas investigaciones sobre agentes de IA).
• 😀 El uso de agentes permite que las tareas que normalmente tomarían mucho tiempo sean completadas rápidamente, gracias a la automatización de la investigación y la redacción.
• 😀 Crew AI permite a los usuarios personalizar los agentes cambiando su rol, meta o tareas según las necesidades del proyecto.
• 😀 La integración de herramientas y modelos dentro de Crew AI hace que la creación de flujos de trabajo inteligentes sea accesible incluso para personas sin experiencia en programación.
• 😀 Las futuras actualizaciones del curso incluirán agentes auto-mejorados utilizando frameworks de IA más avanzados, con módulos 3 y 4 disponibles pronto.

Q & A

¿Qué es Crew AI y para qué se utiliza en este tutorial?

Crew AI es una plataforma que permite la creación de agentes de inteligencia artificial que pueden realizar tareas específicas. En este tutorial, se utiliza para construir agentes que realizan tareas de investigación y redacción automatizadas, como buscar información en línea y escribir artículos basados en esa información.

¿Qué herramientas se importan al inicio del script y por qué son importantes?

Al inicio del script se importan herramientas como 'OS' y diversas funciones de Crew AI y LangChain. Estas herramientas son esenciales para configurar el entorno, realizar búsquedas en línea, y conectar los agentes con modelos de lenguaje que les permitan ejecutar sus tareas.

¿Cómo se define el rol y la meta de un agente en Crew AI?

El rol y la meta de un agente se definen al crear el agente dentro de Crew AI. Se asigna un rol, como 'asistente de investigación senior', y luego se establece un objetivo, como 'buscar los últimos avances en agentes de IA'. Estos parámetros guían las acciones del agente en su tarea específica.

¿Por qué se utiliza un 'backstory' o historia de fondo para los agentes?

El 'backstory' o historia de fondo es una forma de proporcionar instrucciones personalizadas o un 'prompt' del sistema que guiará el comportamiento del agente. Esto ayuda a que el agente siga un contexto más claro y tenga una dirección específica al realizar sus tareas.

¿Qué impacto tiene el parámetro 'verbose' en el comportamiento de los agentes?

El parámetro 'verbose' controla la cantidad de detalle que los agentes proporcionan en sus respuestas. Si se establece en 'true', los agentes mostrarán su proceso de pensamiento y las acciones que realizan, lo cual es útil para entender cómo toman decisiones. En el tutorial, se recomienda usar 'false' para simplificar las respuestas durante la demostración.

¿Por qué se desactiva la delegación de tareas en el agente investigador?

La delegación de tareas se desactiva en el agente investigador porque el objetivo es que el agente realice la investigación por sí mismo sin pasar la tarea a otro agente. Esto asegura que la investigación se haga de forma directa y no se externalicen las tareas a otros agentes.

¿Cuál es la diferencia entre los agentes 'Investigador' y 'Escritor' en este tutorial?

El agente 'Investigador' tiene la tarea de recopilar información de la web sobre los avances en agentes de IA, utilizando herramientas como el buscador. En cambio, el agente 'Escritor' toma la información recopilada por el investigador y escribe un artículo resumen sobre esos avances. Ambos agentes tienen roles y herramientas específicos que les permiten cumplir con sus metas.

¿Cómo afecta el valor de 'temperatura' al comportamiento de los modelos de lenguaje?

El valor de 'temperatura' determina la creatividad del modelo de lenguaje. Un valor bajo (como 0.3) hace que las respuestas sean más consistentes y predecibles, mientras que un valor alto (como 0.7) permite respuestas más creativas y variadas. En este caso, se usa una temperatura baja para el investigador para obtener respuestas más precisas y una más alta para el escritor, para fomentar la creatividad en la redacción.

¿Qué sucede cuando se ejecuta el código de Crew AI en este tutorial?

Cuando se ejecuta el código, Crew AI pone en marcha ambos agentes, el investigador y el escritor, para completar sus tareas. Primero, el agente investigador realiza una búsqueda en línea sobre los avances en IA, y luego el agente escritor usa esa información para redactar un artículo. El resultado es un artículo generado automáticamente con información investigada por el agente.

¿Qué significa el proceso de 'kickoff' en Crew AI?

El proceso de 'kickoff' en Crew AI se refiere a la activación de los agentes y la ejecución de sus tareas. Después de definir los agentes y las tareas, se usa la función 'crew.kickoff()' para poner en marcha el proceso y hacer que los agentes comiencen a trabajar en las tareas asignadas.