En la actualidad, el uso de agentes inteligentes está revolucionando la interacción entre humanos y tecnología. Estos agentes, potenciados por LLMs como GPT-4, son capaces de realizar tareas complejas de manera autónoma y eficiente. OpenAI ofrece herramientas para desarrollar y desplegar estos agentes, conocidos comúnmente como Agentes OpenAI (OpenAI Agents).
¿Qué son los Agentes OpenAI?
Los Agentes OpenAI son sistemas inteligentes diseñados para llevar a cabo tareas específicas sin intervención humana. Estos agentes pueden realizar desde simples tareas automatizadas hasta alcanzar objetivos complejos mediante la combinación de razonamiento, planificación y aprendizaje continuo.
Componentes esenciales para crear Agentes OpenAI
OpenAI proporciona una serie de herramientas para construir agentes robustos y eficientes:
- Modelos: Estos proporcionan la inteligencia central del agente. Los modelos como GPT-4o, GPT-4.5 y GPT-4o-mini tienen diferentes niveles de capacidad y latencia. GPT-4o es ideal para tareas que requieren equilibrio entre rendimiento y rapidez, mientras que GPT-4.5 destaca por su capacidad para ejecutar tareas complejas y GPT-4o-mini ofrece baja latencia para respuestas rápidas.
- Herramientas: Facilitan la interacción del agente con el entorno. Las principales incluyen:
- Llamadas a funciones: Permiten integrar el agente con funciones definidas por desarrolladores para ejecutar tareas específicas.
- Búsqueda en la web: Proporciona acceso a información actualizada en tiempo real desde internet.
- Búsqueda en archivos: Permite realizar búsquedas semánticas en documentos internos de la organización para extraer información relevante.
- Memoria y conocimiento: Utilizando almacenes vectoriales y embeddings, los agentes pueden almacenar información y recuperarla eficientemente para mejorar continuamente su rendimiento y precisión. Esta memoria a largo plazo permite realizar tareas más complejas y contextuales.
- Guardrails (Salvaguardas): Son esenciales para garantizar que el agente se comporte de manera segura y predecible. OpenAI proporciona:
- API de Moderación: Ayuda a filtrar contenido inseguro o inapropiado de forma automática.
- Jerarquías de instrucciones: Permiten definir claramente prioridades y reglas específicas sobre cómo debe actuar el agente ante diferentes situaciones.
- Orquestación: OpenAI ofrece el SDK de Agentes, herramientas para monitorizar en tiempo real y sistemas de evaluación continua, que facilitan el despliegue, monitorización y optimización de los agentes en producción.
Cómo Empezar a Construir tu Agente con OpenAI
A continuación te mostramos un ejemplo práctico y sencillo para comenzar a desarrollar un Agente OpenAI.
Paso 1: Instalación del SDK
pip install openai-agentsPaso 2: Crear un Agente Simple
Aquí tienes un ejemplo básico para definir un agente que realiza llamadas a funciones personalizadas:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="tu_clave_api")
# Definir una función personalizada
def obtener_clima(ciudad):
# Simulación de respuesta
return f"El clima actual en {ciudad} es soleado."
# Registrar la función en el agente
agente = client.agents.create(
model="gpt-4o",
tools=[{"type": "function", "function": obtener_clima}]
)
# Ejecutar el agente
respuesta = agente.execute("¿Cuál es el clima en Madrid hoy?")
print(respuesta)Paso 3: Añadir memoria usando Vector Stores
Para dotar a tu agente de memoria, puedes utilizar vector stores:
from openai.embeddings_utils import get_embedding, cosine_similarity
# Crear embeddings
texto1 = "Madrid es una ciudad de España"
texto2 = "Sevilla es una ciudad española"
embedding1 = get_embedding(texto1, engine="text-embedding-3-large")
embedding2 = get_embedding(texto2, engine="text-embedding-3-large")
similitud = cosine_similarity(embedding1, embedding2)
print(f"Similitud entre textos: {similitud}")Este enfoque permite al agente recordar información relevante y mejorar sus respuestas mediante comparaciones semánticas.
Paso 4: Desplegar y Monitorizar tu Agente
Utiliza el SDK para desplegar y monitorizar tus agentes fácilmente:
from openai.agents import Agent
agente = Agent.deploy(
model="gpt-4o",
tools=["web_search"],
guardrails=["moderation"]
)
resultado = agente.execute("Encuentra las últimas noticias sobre inteligencia artificial.")
print(resultado)
# Monitorizar rendimiento
agente.monitor()Conclusión
Los Agentes OpenAI ofrecen un potencial enorme para ampliar las capacidades de uso de LLMs en diversos escenarios, permitiendo interacciones más inteligentes y autónomas. Con las herramientas proporcionadas por OpenAI, crear estos agentes es más sencillo que nunca. Ignos dispone del conocimiento para ayudarte en la implantación de este tipo de soluciones, simplificando el proceso de adopción de estas tecnologías y asegurando el retorno de la inversión.
