Los agentes de IA son programas de software impulsados por LLM que completan metas de forma autónoma al descomponer tareas complejas y utilizar herramientas y bases de conocimiento. Los componentes clave incluyen LLM (cerebro), instrucciones del sistema (manual), herramientas (manos), historial de chat a corto plazo (pizarra) y memoria a largo plazo mediante bases de datos como Milvus para RAG. Las instrucciones unen todo; sin ellas, el agente carece de dirección.

Consejo #1: Dibújalo — crea un diagrama del proceso comercial y el flujo de trabajo del agente usando herramientas como draw.io y Mermaid.js. Esto garantiza la alineación del equipo, mapea puntos de decisión y ayuda en la depuración. Consejo #2: Usa herramientas de desarrollo de IA como IBM Bob para ayudar a escribir, refinar y actualizar instrucciones, detectar errores y garantizar la coherencia. Consejo #3: Estructura las instrucciones con secciones claras — Identidad, Metas, Restricciones, Herramientas y Flujo de trabajo — usando Markdown para mejorar la legibilidad. Consejo #4: Define explícitamente el uso de herramientas, especificando cuándo y cómo invocar cada herramienta con los parámetros requeridos.

Consejo #5: Incluye ejemplos few-shot que muestren interacciones ideales para guiar el comportamiento del agente. Consejo #6: Maneja casos límite y errores definiendo comportamientos de respaldo y rutas de escalamiento. Consejo #7: Controla versiones de las instrucciones usando Git para rastrear cambios y habilitar reversiones. Consejo #8: Prueba de forma iterativa con escenarios reales, refinando las instrucciones según el rendimiento observado del agente.

Entidades clave: Empresas: IBM, Milvus