Agentes
Los “Agentes” son responsables de orquestar la interacción entre modelos, Skills y flujos de automatización en Studio AI. Actúan como “intérpretes” que reciben comandos, procesan la lógica configurada y devuelven la respuesta final al usuario.
Cada agente:
Está vinculado a un modelo.
Puede utilizar una o más Skills.
Puede operar de forma aislada o en cooperación con otros agentes.
Crear un Agente
Accede al menú lateral y haz clic en “Agentes”.
Haz clic en “Nuevo Agente”.
Completa las configuraciones principales:
Nombre del agente: usado para identificación interna.
Modelo vinculado: selecciona un modelo ya existente. Será la base de interpretación del agente.
Skills: añade una o más funciones que el agente podrá ejecutar.
Base de Conocimiento (RAG): esta funcionalidad permite cargar documentos (como PDFs) para que el agente los consulte durante la ejecución.
Parámetros avanzados (nuevo): ajustes que controlan cómo el modelo de IA genera sus respuestas, permitiendo equilibrar creatividad, precisión, velocidad y costo.
top_k: selección de las palabras más probables.
Ejemplo: el modelo puede elegir entre las x palabras más probables dentro del contexto.
top_p (Nucleus Sampling): muestreo de núcleo.
Ejemplo: el modelo considera solo las palabras más probables hasta que la suma de probabilidades alcance el porcentaje definido.
Temperatura: define el nivel de creatividad de la respuesta.
Baja (ej.: 0.2): respuestas más directas y exactas.
Alta (ej.: 0.8): respuestas más libres y creativas.
token_limit: límite de generación de tokens.
Ejemplo: define cuántos tokens (palabras o fragmentos de palabras) puede generar el modelo en la respuesta.
context_limit: memoria de la conversación.
Ejemplo: número máximo de tokens que el modelo puede “recordar” en el historial de interacción.
repeat_penalty: penalización por repetición.
Ajusta la probabilidad de que el modelo repita palabras o frases.
Haz clic en “Guardar agente”.
Glosario – Agentes de IA
Agente de IA: Entidad configurable que utiliza modelos de lenguaje y Skills para interactuar, procesar datos y ejecutar tareas de forma autónoma.
Agente Nativo: modelo de agente ya disponible en la plataforma, con configuraciones estándar listas para usar.
Agente Personalizado: agente creado por el usuario, configurado de acuerdo con reglas, fuentes de datos, skills y modelos que atienden al objetivo de negocio.
Contexto del Agente: conjunto de información, parámetros e historial que el agente utiliza para interpretar y responder solicitudes.
Prompt Base: instrucción inicial que define la personalidad, el tono y el comportamiento del agente.
Fuente de Datos: sistema, base de datos, archivo o API conectado al agente para proveer información que usará en respuestas y decisiones.
Modelo de Lenguaje: motor de IA utilizado por el agente para comprender y generar lenguaje natural.
Parámetros de Generación: configuraciones avanzadas que influyen en cómo el agente genera respuestas, como top_k, top_p, repeat_penalty y límites de tokens.
Skill: habilidad específica atribuida al agente para ejecutar acciones o proporcionar información.
Disparador (Trigger): evento o comando que activa al agente o a una de sus skills.
FAQ – Agentes de IA
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