How to Create an Advanced AI Agent Without Code - Step by Step

Summary

En este video, Claudio Conde, fundador de Tchain, explica cómo crear un agente de inteligencia artificial desde cero sin necesidad de código, destacando las diferencias entre los chatbots y los agentes IA más avanzados. Muestra cómo los agentes de IA pueden interactuar de manera conversacional, almacenar memoria, y conectar con múltiples herramientas y APIs para mejorar la automatización. A lo largo del video, también proporciona ejemplos prácticos y en vivo de cómo un agente puede gestionar tareas complejas en entornos empresariales, demostrando las soluciones más avanzadas y cómo las empresas las aplicarán en 2025.

Takeaways

• 😀 Los agentes de inteligencia artificial y los árboles de agentes IA serán una de las soluciones más avanzadas que las empresas aplicarán en 2025.
• 😀 Un agente de inteligencia artificial puede crearse completamente desde cero, sin necesidad de escribir código de programación.
• 😀 Es fundamental comprender la diferencia entre chatbots y agentes de inteligencia artificial para saber cuándo y por qué usar cada uno.
• 😀 Los chatbots, como los creados en ChatGPT, son soluciones más simples y limitadas en comparación con los agentes IA avanzados.
• 😀 Los chatbots, como los de ChatGPT, solo permiten interacciones básicas y están más enfocados en empresas pequeñas o necesidades simples.
• 😀 Los agentes de inteligencia artificial tienen características como la memoria, las herramientas de integración con otras aplicaciones y la capacidad de ejecutar tareas más complejas.
• 😀 Los agentes de IA pueden ser conectados con herramientas como Google Sheets para acceder a información actualizada en tiempo real.
• 😀 El modelo de agentes IA avanzado permite integrar funciones como la respuesta automática de correos electrónicos y la ejecución de cálculos matemáticos complejos.
• 😀 Un agente IA avanzado utiliza herramientas como el 'Output Parser' para estructurar las respuestas de forma más humana y personalizada.
• 😀 Los agentes IA avanzados son muy eficientes al combinar varias herramientas y sub-agentes para ofrecer soluciones más completas y efectivas a las empresas.

Q & A

¿Cuál es la principal diferencia entre un chatbot y un agente de inteligencia artificial (IA)?

Un chatbot es una herramienta más básica, como crear un GPT dentro de ChatGPT, que se utiliza principalmente para tareas simples. Un agente de IA es más avanzado y puede integrar múltiples herramientas, acceder a bases de datos, y trabajar con otros agentes de IA, lo que permite soluciones empresariales más complejas.

¿Qué herramientas puede integrar un agente de inteligencia artificial?

Un agente de IA puede integrar herramientas como bases de datos, APIs de otros servicios, y otras aplicaciones externas, como Google Sheets, calculadoras, y sistemas de respuesta automática para emails, entre otras.

¿Cómo se diferencia la API de asistentes de OpenAI de otras soluciones más básicas como los GPT?

La API de asistentes de OpenAI es más avanzada que las soluciones de GPT simples, ya que permite la integración de bases de datos vectorizadas, el uso de funciones personalizadas a través de esquemas JSON, y la conexión con múltiples APIs externas, ofreciendo mayor flexibilidad y capacidades para crear agentes complejos.

¿Qué es un 'output parser' y cuál es su función dentro de un agente de IA?

El 'output parser' es una herramienta que define cómo el agente de IA devolverá la respuesta al usuario. Puede dividir la respuesta en partes o formatos específicos (como texto o JSON) para hacer la comunicación más clara o adaptada a diferentes necesidades.

¿Qué ventajas tiene la memoria dentro de un agente de inteligencia artificial?

La memoria dentro de un agente de IA le permite almacenar el historial de conversación y contexto relevante para ofrecer respuestas más personalizadas y coherentes en interacciones futuras. Esto ayuda a mejorar la experiencia del usuario al recordar información importante entre sesiones.

¿Por qué se recomienda usar un agente de inteligencia artificial con herramientas conectadas a otras aplicaciones?

Conectar un agente de IA a otras aplicaciones permite que el agente acceda y procese datos de fuentes externas, como inventarios en Google Sheets o sistemas de gestión, lo que mejora su capacidad para responder preguntas complejas o realizar tareas automatizadas de manera eficiente.

¿Qué significa crear una base de datos vectorizada en el contexto de un agente de inteligencia artificial?

Crear una base de datos vectorizada implica transformar grandes cantidades de datos en un formato estructurado que el agente de IA puede procesar fácilmente. Esto facilita la búsqueda de información dentro de grandes volúmenes de datos, permitiendo respuestas más rápidas y precisas.

¿Qué herramientas se utilizan para conectar un agente de IA con un sistema como Google Sheets?

Se utiliza la API de Google Sheets y plataformas como n8n para establecer la conexión entre el agente de IA y la hoja de cálculo. Esto permite que el agente lea datos actualizados en tiempo real y los utilice en las interacciones con los usuarios.

¿Cómo se puede hacer que un agente de inteligencia artificial tenga un tono de respuesta humano?

El tono humano se logra mediante técnicas como la división de respuestas en múltiples mensajes con tiempos de espera entre ellos. Esto simula el proceso de escritura de una persona real y mejora la interacción, haciéndola menos robótica.

¿Cuáles son las principales aplicaciones de los agentes de inteligencia artificial en el contexto empresarial?

Los agentes de IA en el ámbito empresarial se utilizan para automatizar tareas como la atención al cliente, la gestión de inventarios, la respuesta a emails, y la integración con otros sistemas de negocio. Su capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos y procesos automatizados los convierte en una herramienta clave para mejorar la eficiencia operativa.