Crea tu agente de IA de viajes con Google Cloud Vertex AI

Escrito dentro de nuestro Programa de Capacitación en IA

Este artículo forma parte del Global Devoteam AI Upskilling Program, una iniciativa en la que los empleados comparten su conocimiento para acelerar su aprendizaje. El objetivo principal del programa es ofrecer una base en inteligencia artificial a todos los empleados y aplicar estas nuevas habilidades en nuestro trabajo.

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Introducción

Estamos presenciando un cambio del uso de la IA como herramienta a la colaboración con la IA como compañero de equipo. En este nuevo modelo, los agentes de IA están integrados en toda la organización, gestionando tareas repetitivas y rutinarias de forma autónoma.

Pero, ¿cómo pasar de la exageración a la creación real de agentes de IA? Este artículo es su guía práctica para crear su primer agente de IA en Google Cloud. Obtendrá una mejor comprensión de la anatomía y la arquitectura del agente. Le guiaré paso a paso desde la conceptualización hasta la implementación, utilizando el ejemplo de un agente “Travel Buddy”, creado con Vertex AI Agent Builder.

¿Quiere empezar con lo básico? Consulte nuestra guía de IA agentic en Google Cloud Platform.

La estructura de un agente de IA

El cerebro (LLM y motor de razonamiento)

El núcleo cognitivo de cualquier agente de IA moderno es un potente modelo de lenguaje grande (LLM), como Gemini de Google o la serie GPT de OpenAI. Este LLM sirve como el cerebro del agente, proporcionando las capacidades fundamentales para la comprensión, generación y razonamiento del lenguaje natural. Este motor permite a un agente realizar funciones críticas como la descomposición de tareas, dividiendo un objetivo complejo en una serie de subtareas más pequeñas y manejables, y la autorreflexión, donde el agente puede criticar sus propias acciones y ajustar su plan para lograr mejor su objetivo.

Los sentidos (módulo de percepción)

Un agente debe ser capaz de percibir su entorno para actuar de forma inteligente. El módulo de percepción es responsable de ingerir e interpretar información de una amplia gama de fuentes. Esto incluye el procesamiento de las entradas del usuario en varias modalidades (texto, voz, imágenes, vídeo), la recepción de datos de los registros del sistema, la consulta de bases de datos estructuradas y la llamada a API externas. Incluso puede leer datos de sensores físicos en aplicaciones de IoT.

La memoria (base de conocimiento y contexto)

A diferencia de un simple bot que trata cada interacción como una pizarra en blanco, un agente de IA posee un sistema de memoria que es fundamental para la inteligencia contextual y la personalización. Esta memoria opera en múltiples niveles:

• La memoria a corto plazo mantiene el contexto dentro de una sola tarea o conversación en curso.
• La memoria a largo plazo permite al agente almacenar y recuperar información de interacciones pasadas, preferencias del usuario y conocimientos aprendidos. Permite a los agentes ofrecer experiencias hiperpersonalizadas y mejorar su rendimiento con el tiempo.

Las manos (acción y uso de herramientas)

La característica definitoria que separa a un agente de una IA conversacional es su capacidad para actuar en el mundo real. Esto se logra mediante el «uso de herramientas» o «llamada de herramientas», donde el motor del agente determina que necesita interactuar con un sistema externo para completar una subtarea. Estas herramientas pueden ser cualquier cosa, desde una API de búsqueda web, un intérprete de código, una base de datos interna, un sistema CRM o una función para enviar un correo electrónico.

Crecimiento (aprendizaje y adaptación)

Los agentes más avanzados están diseñados para aprender de sus experiencias. A través de mecanismos como el aprendizaje por refuerzo o mediante el análisis de los comentarios de los usuarios y los resultados de las tareas, un agente de aprendizaje puede refinar continuamente sus procesos de toma de decisiones, mejorar su precisión y adaptar su comportamiento a entornos cambiantes.

Patrones arquitectónicos del agente de IA

Así como los componentes definen lo que es un agente, su arquitectura define cómo opera. Los sistemas de agentes se pueden diseñar de varias maneras, dependiendo de la complejidad de la tarea.

• Sistemas de un solo agente: Estas arquitecturas involucran a un solo agente que realiza todo el razonamiento, la planificación y la ejecución. Son adecuados para problemas enfocados y bien definidos donde no se requiere colaboración. Al agente se le da un objetivo y un conjunto de herramientas y trabaja de forma independiente para lograr el objetivo.
  
• Sistemas multiagente: Los problemas complejos y distribuidos necesitan sistemas multiagente, donde múltiples agentes especializados colaboran para lograr un objetivo. En este enfoque, la salida de un agente puede convertirse en la entrada de otro, e incluso pueden criticar o depurar el trabajo de los demás. Este modelo colaborativo ofrece una flexibilidad, un paralelismo y una solidez superiores, con aplicaciones en la optimización de la cadena de suministro, la respuesta a desastres y el análisis financiero complejo. Estos sistemas a menudo se organizan en una arquitectura vertical, donde un agente «orquestador» principal descompone un objetivo de alto nivel y delega subtareas a un equipo de agentes trabajadores especializados.

Cómo crear un agente de IA: Travel Buddy con Vertex AI Agent Builder

Para pasar de la comprensión teórica a la aplicación práctica, este tutorial seguirá el ejemplo de la creación de un agente «Travel Buddy», un asistente conversacional diseñado para ayudar a los usuarios a planificar viajes, demostrando el flujo de trabajo central dentro de la plataforma Vertex AI Agent Builder.

Paso 0: requisitos previos y configuración del entorno

Antes de comenzar, son necesarios algunos requisitos previos para garantizar un proceso de desarrollo sin problemas. Necesitará:.

• Cuenta de Google Cloud: Necesita una cuenta de GCP con un proyecto de facturación activo.
  
• Herramientas de línea de comandos: Para interactuar con los servicios de GCP desde el terminal, necesita instalar e inicializar el SDK de Google Cloud en una máquina local.
  
• API habilitadas: Debe habilitar dos API clave para su proyecto. Puede hacerlo navegando a la sección «APIs & Services» (API y servicios) en la consola de Google Cloud:
  • API de Vertex AI: Habilita la funcionalidad principal del agente, las interacciones del modelo y la plataforma general de Vertex AI.
  • API de Discovery Engine: Habilita la creación, la indexación y la gestión de los almacenes de datos que impulsan la base de conocimiento del agente (RAG).

Paso 1: conceptualización del agente: definición del «porqué»

El paso más importante en la creación de un agente eficaz es establecer primero una visión clara de su propósito y función. Precipitarse en el desarrollo sin un plan claro es la receta para un agente desenfocado e ineficaz. Basándose en la propia metodología Codelab de Google, uno debe hacerse varias preguntas clave:

• Problema a resolver: ¿Qué problema específico del usuario abordará este agente? Para nuestro «Travel Buddy», el problema es que planificar un viaje suele ser abrumador y llevar mucho tiempo.
  
• Funciones principales: ¿Qué tareas específicas debería poder realizar el agente? El Travel Buddy debería poder responder preguntas sobre destinos, planificar itinerarios y ayudar a reservar vuelos y alojamientos.
  
• Limitaciones: ¿Cuáles son los límites del agente? Es crucial definir lo que el agente no puede hacer. Es posible que el Travel Buddy no pueda gestionar consultas muy complejas o ambiguas y no puede generar imágenes de destinos. Su conocimiento está limitado por su modelo subyacente y los datos proporcionados.
  
• Personalidad: ¿Qué personalidad debe tener el agente? El Travel Buddy debe ser conocedor, útil y entusiasta para crear una experiencia de usuario positiva.
  
• Métricas de éxito: ¿Cómo medirá el rendimiento de su agente? El éxito podría definirse por la satisfacción del usuario con sus recomendaciones o la tasa de finalización de las tareas de reserva. En nuestro ejemplo, el Travel Buddy debería poder ayudar a los usuarios a planificar el viaje y ofrecer experiencias positivas.

Paso 2: creación del agente en Vertex AI Agent Builder

El siguiente paso es crear la estructura básica del agente en la consola de Google Cloud. El proceso comienza en la sección Vertex AI Search.

1. Navegue a Vertex AI Search: En la consola de Google Cloud, vaya a la sección Vertex AI. En el menú de la izquierda, en la categoría Agent Builder, haga clic en la subpestaña “Vertex AI Search”.
   
2. Inicie una nueva aplicación: En la sección Create a new Search app (Crear una nueva aplicación de búsqueda), verá varias opciones para crear una aplicación de búsqueda. Seleccione la primera opción, «Custom search (general)» (Búsqueda personalizada [general]) y haga clic en “Create” (Crear).
   
3. Configure la aplicación: Ahora estará en la página principal de configuración de su nuevo agente:
   • Habilite la funcionalidad de chat: En la sección «Generative responses» (Respuestas generativas), seleccione «Search and live-chat» (Búsqueda y chat en vivo). Esto es lo que transforma la aplicación en un agente conversacional.
   • Nombre de la aplicación: Proporcione un nombre para su agente (por ejemplo, Travel Buddy).
   • Nombre de la empresa: Introduzca el nombre de su empresa o un marcador de posición (por ejemplo, Travel Inc.). Esto ayuda a dar forma a la personalidad del agente.
   • Ubicación: Seleccione una región geográfica para alojar su aplicación.
     
4. Cree la aplicación: Haga clic en el botón «Continue» (Continuar). Esto aprovisionará el shell de la aplicación básica. El siguiente paso es crear un almacén de datos, que es necesario antes de que pueda empezar a conversar con el agente.

Paso 3: conexión del agente con un almacén de datos

Un LLM (modelo de lenguaje grande) listo para usar tiene conocimientos generales, pero carece de información específica, patentada o en tiempo real. Para que su agente «Travel Buddy» sea realmente útil, debe conectarlo a datos relevantes. Este proceso, conocido como generación aumentada por recuperación (RAG), conecta al agente a una base de conocimiento que usted proporciona, lo que mejora drásticamente su precisión y reduce el riesgo de inventar información incorrecta.

Vaya a Aplicaciones de IA y vaya a la opción Datos para conectar su base de conocimiento.

1. Cree un nuevo almacén de datos: En la pantalla, verá una lista vacía de almacenes de datos. Haga clic en el botón “Crear almacén de datos” para comenzar.
   
2. Seleccione su fuente de datos: Tendrá que elegir dónde se almacena su información. Una opción común y potente es Google Cloud Storage. Puede seleccionarla para dirigir el agente a un bucket que contenga sus documentos. Otras opciones incluyen la indexación automática de un sitio web o la carga directa de archivos.
   
3. Proporcione su contenido: Para su «Travel Buddy», podría dirigirlo a una carpeta de Cloud Storage que contenga documentos PDF, archivos de texto o preguntas frecuentes sobre destinos de viaje, requisitos de visado o políticas de hoteles.
   Para este tutorial, cargaremos tres archivos de texto de ejemplo en nuestra carpeta de Cloud Storage: lisbon_guide.txt, paris_faq.txt y visa_requirements.txt. Puede encontrar el texto para copiar en el apéndice.
   
4. Cree y conecte: Después de configurar su fuente, cree el almacén de datos. El sistema comenzará automáticamente a indexar su contenido y conectará este nuevo almacén de datos a su aplicación «Travel Buddy».

Una vez que se crea el almacén de datos y ha terminado de indexarse, su agente está oficialmente conectado. Ahora, cuando un usuario haga una pregunta que el LLM no pueda responder a partir de su conocimiento general, buscará automáticamente en este almacén de datos para encontrar y proporcionar una respuesta fáctica relevante de sus documentos.

Paso 4: personalización del comportamiento del agente

Ahora es el momento de definir cómo se comporta el agente e interactúa con los usuarios. Si bien este tipo de aplicación no utiliza herramientas de API externas, puede personalizar su experiencia conversacional principal directamente en el panel Configuraciones.

1. Navegue a Configuraciones: En el menú de la izquierda de la consola de su agente, haga clic en “Configuraciones”.
   
2. Ajuste el agente: Esta página le brinda varias palancas potentes para controlar las respuestas del agente:
   • Seleccione el modelo de lenguaje: Puede elegir qué modelo Gemini impulsa su agente. Esto le permite equilibrar el rendimiento, el costo y las capacidades de razonamiento del modelo.
   • Personalice la respuesta con instrucciones: En el cuadro de texto «Instrucciones«, puede darle comandos directos. Para su «Travel Buddy», escriba:

You are Travel Buddy, a friendly, enthusiastic, and helpful travel planning assistant. Your goal is to answer user questions based ONLY on the information provided in the documents. If the answer is not in the documents, say that you do not have that information. Always format lists with bullet points.

1. Controle la longitud del resumen: Puede establecer el «Número de resultados del resumen» para controlar cuántos resultados de búsqueda utiliza el agente para generar su respuesta de resumen, lo que le ayuda a administrar la minuciosidad de sus respuestas.
   
2. Pruebe en el simulador de vista previa: Después de guardar sus configuraciones, haga clic en “Vista previa” en el menú de la izquierda. Ahora puede chatear con su agente en el simulador en el lado derecho de la pantalla.

Puede probarlo haciendo las siguientes preguntas. Para ver el resultado de la prueba, vaya al apéndice

• ¿Cuándo debería ir a París?
• ¿Qué debería comer en Lisboa?
• ¿Qué documentos necesito para un visado Schengen?

Paso 5: integración

Una vez que haya configurado y probado su agente, el paso final es ponerlo a disposición de sus usuarios. Puede hacerlo a través de la sección Integración, que proporciona métodos listos para usar para implementar su widget de chat.

1. Navegue a Integración: En el menú de la izquierda, haga clic en “Integración”.
   
2. Elija un método de integración: Verá varias opciones:
   • Widget web: La opción más común es «Widget». Esto proporciona un simple fragmento de código HTML <iframe> o <script> . Puede copiar este fragmento y pegarlo directamente en el HTML de cualquier sitio web para incrustar instantáneamente su chatbot «Travel Buddy». También puede personalizar la apariencia del widget.
   • API: Para aplicaciones más personalizadas (como una aplicación móvil o la integración con un servicio de terceros), puede utilizar la API. Esta sección proporcionará los detalles del punto final necesarios y la información de autenticación para que los desarrolladores interactúen con su agente mediante programación.

Siguiendo estos pasos, puede implementar con éxito su agente conversacional con reconocimiento de documentos en una aplicación del mundo real.

Conclusión

La era de los agentes de IA está aquí. Las herramientas están listas. Los próximos avances pertenecerán a aquellos que puedan usarla hábilmente.

Siguiendo el recorrido del agente ‘Travel Buddy’, desde una simple idea hasta una aplicación implementada, podemos ver el cambio fundamental en el rol del desarrollador. Construir un agente eficaz se trata menos de escribir código complejo y procedimental, y más de convertirse en un orquestador de IA: definir cuidadosamente el propósito del agente, basarlo en datos fiables y equiparlo con el conjunto de herramientas adecuado.

El ‘Travel Buddy’ es un punto de partida, pero los patrones arquitectónicos y los componentes explorados aquí son los bloques de construcción para crear soluciones mucho más sofisticadas. El verdadero potencial se desbloquea cuando empieza a aplicar estas técnicas para resolver desafíos del mundo real dentro de su propia organización, automatizar procesos complejos y crear compañeros de equipo digitales.

¿Necesita ayuda para crear e integrar agentes de IA en sus flujos de trabajo operativos? Póngase en contacto con los expertos de Google Cloud de Devoteam y estaremos encantados de guiarle a través de este proceso.

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A Traveler's Guide to Lisbon, Portugal

Welcome to Lisbon, the vibrant capital of Portugal! Perched on the edge of the Atlantic Ocean, Lisbon is a city of historic charm, culinary delights, and stunning views.

Exploring the Neighborhoods:
Start your journey in Alfama, the city's oldest district. Wander through its narrow, cobblestone streets to discover the São Jorge Castle and listen to the melancholic sounds of Fado music drifting from local taverns. In contrast, the Belém district is home to grand monuments from Portugal's Age of Discovery, including the Belém Tower and the Jerónimos Monastery. Don't leave Belém without trying the original Pastéis de Belém, a delicious custard tart.

Must-Do Activities:
A classic Lisbon experience is riding the historic yellow Tram 28. This tram rattles through many of the city's most scenic neighborhoods, offering a unique tour. For a panoramic view of the city, head to one of the many "miradouros" (viewpoints), such as Miradouro da Senhora do Monte.

Culinary Scene:
Lisbon's food scene is a highlight. Beyond the famous custard tarts, be sure to try fresh seafood dishes, grilled sardines (in season), and "bifana" (a marinated pork sandwich). The Time Out Market is a fantastic food hall where you can sample a wide variety of Portuguese and international cuisine under one roof.

Frequently Asked Questions: Visiting Paris, France

Q: What is the best time of year to visit Paris?
A: The best time to visit Paris is during the spring (April to June) or fall (September to October). The weather is pleasant, and the city is less crowded than during the peak summer months. Summer can be very hot and crowded, while winter is cold but has a festive atmosphere around the holidays.

Q: How do I get around the city?
A: The Paris Métro is the most efficient way to travel around the city. It's fast, affordable, and covers nearly all major areas. You can buy single tickets or a "Navigo" pass for unlimited travel. Walking is also a wonderful way to explore individual neighborhoods like Le Marais or Montmartre.

Q: What are three attractions I absolutely must not miss?
A: For a first-time visitor, the three essential attractions are the Eiffel Tower, the Louvre Museum (home to the Mona Lisa), and the Notre-Dame Cathedral (even viewing its exterior during restoration is breathtaking).

Q: Is tipping expected in Parisian restaurants?
A: Tipping is not mandatory in Paris as a service charge ("service compris") is already included in your bill by law. However, if you receive exceptional service, it is common to leave a few extra euros (5-10%) on the table as a gesture of appreciation.

General Schengen Area Visa Information

Overview:
The Schengen Area is a zone of 27 European countries that have officially abolished all passport and all other types of border control at their mutual borders. A Schengen visa is a short-stay visa that allows a person to travel to any member of the Schengen Area, per stays up to 90 days for tourism or business purposes.

Required Documents:
While requirements can vary slightly by consulate, the following documents are generally required for a Schengen visa application:
- A completed visa application form.
- A valid passport with at least two blank pages, valid for at least 3 months beyond your planned departure from the Schengen area.
- Two recent passport-sized photos.
- Proof of travel insurance covering medical emergencies, with a minimum coverage of €30,000.
- A detailed travel itinerary, including flight reservations and hotel bookings.
- Proof of sufficient financial means to cover the stay, such as recent bank statements.
- A cover letter stating the purpose of your visit.

Application Process:
1. Identify the correct embassy or consulate to submit your application. This is typically the country of your main destination.
2. Schedule an appointment for a visa interview.
3. Attend the interview with all required documents.
4. Pay the visa application fee.
5. Wait for the decision on your application. Processing times can vary from 15 to 45 days.