Las siguientes prácticas recomendadas pueden ayudarte a crear agentes sólidos.
Nombre de la guía en lenguaje natural
Los nombres de los manuales deben ser claros, descriptivos y estar en inglés natural. Esto ayuda al rendimiento de Generador de IA en el tiempo de ejecución. Por ejemplo, "Manual del Centro de Ayuda para Clientes" es mejor que "especialista_empresa".
Todos los nombres deben tener menos de 64 caracteres, incluidos los del alfabeto inglés y los espacios.
Objetivos concisos
Los objetivos deben ser una descripción concisa del propósito del manual de estrategias.
Proporcionar instrucciones de calidad
Las instrucciones deben:
- Reflejar el enfoque paso a paso para resolver un problema del usuario final
- Ser frases concisas en lenguaje natural con instrucciones de alto nivel
- Sé directo y especifica las situaciones en las que se puede usar la herramienta.
Al menos un ejemplo de cada guía
Deberías tener al menos un ejemplo de cada guía, pero te recomendamos que incluyas al menos cuatro. Los ejemplos deben incluir casos prácticos.
Si no hay suficientes ejemplos, es probable que un playbook provoque un comportamiento impredecible. Si tu cuaderno de estrategias no responde o no se comporta como esperas, es probable que se deba a que faltan ejemplos o a que no están bien definidos. Prueba a mejorar tus ejemplos o a añadir otros.
Precisión de las instrucciones y los ejemplos
Aunque es útil escribir instrucciones claras y descriptivas, lo que determina la precisión del comportamiento del cuaderno de estrategias es la calidad y la cantidad de los ejemplos. Es decir, dedica más tiempo a escribir ejemplos detallados que a redactar instrucciones perfectamente precisas.
Herramientas de referencia en ejemplos
Si el manual de respuestas está diseñado para proporcionar respuestas mediante herramientas, consulta las herramientas en los ejemplos correspondientes a este tipo de solicitud.
Campo del esquema de herramientas operationId
Al definir los esquemas de tus herramientas, el valor de operationId es importante.
Las instrucciones de la guía harán referencia a este valor.
A continuación se indican algunas recomendaciones para asignar nombres a este campo:
- Solo se permiten letras, números y guiones bajos.
- Debe ser único entre todos los
operationIddescritos en el esquema. - Debe ser un nombre significativo que refleje la función proporcionada.
Validación de esquemas de herramientas
Debes validar el esquema de tu herramienta. Puedes usar el editor de Swagger para comprobar la sintaxis de tu esquema de OpenAPI 3.0.
Gestionar resultados de herramientas vacíos
Si tu playbook depende de una herramienta para dar una respuesta, un resultado de herramienta vacío puede provocar un comportamiento impredecible del playbook. A veces, la IA del manual de estrategias Generator alucinará información en una respuesta en lugar de un resultado de la herramienta. Para evitarlo, puedes añadir instrucciones específicas para asegurarte de que el generador de IA de la guía no intente responder por sí solo.
En algunos casos prácticos, las respuestas de los playbooks deben basarse en los resultados de las herramientas o en los datos proporcionados, y es necesario mitigar las respuestas que se basen únicamente en los conocimientos del generador de IA de los playbooks.
Ejemplos de instrucciones para mitigar las alucinaciones:
- "Debes usar la herramienta para responder a todas las preguntas de los usuarios"
- "Si no obtienes ningún dato de la herramienta, responde que no sabes la respuesta a la consulta del usuario"
- "No inventes una respuesta si la herramienta no devuelve ningún dato"
Generar un esquema con Gemini
Gemini puede generar un esquema por ti. Por ejemplo, prueba a decir "¿puedes crear un esquema de ejemplo de OpenAPI 3.0 para Google Calendar?".
Guías específicas
Evita crear guías muy grandes y complejas. Cada guía debe llevar a cabo una tarea específica y clara. Si tienes un manual de procedimientos complejo, plantéate dividirlo en submanuales más pequeños.
Evita los bucles y la recursión
No crees bucles ni recursión al vincular agentes en tus instrucciones. Se puede producir un bucle si intentas enrutar a un cuaderno de estrategias antecesor que, directa o indirectamente, haya llamado al actual.
Proporcionar información de enrutamiento a los ejemplos
Cuando un manual de procedimientos deba redirigirse a otro, debes proporcionar esta información en los ejemplos. Se proporciona como ejemplo en el campo End example with output information (Ejemplo final con información de salida) de la sección de ejemplo Input & Output (Entrada y salida).
Por ejemplo, la última frase de este campo podría ser "Vuelve a la guía predeterminada para responder a más consultas".
Usar funciones de JavaScript de Messenger de agentes conversacionales (Dialogflow CX) para la personalización
Cuando se usa Messenger de agentes conversacionales (Dialogflow CX), las siguientes funciones son útiles para enviar información de personalización del usuario desde la interfaz web al manual:
Planificar el rendimiento
Las funciones generativas suelen tardar varios segundos o incluso decenas de segundos en generar una respuesta. Aunque los manuales mejoran la naturalidad de las conversaciones, es fundamental gestionar los tiempos de respuesta para mantener una experiencia positiva para el usuario final. A continuación, se indican algunas estrategias para optimizar el rendimiento:
Saldo de uso de funciones generativas
Sopesa detenidamente el equilibrio entre el tiempo necesario para ejecutar varias funciones generativas y el valor que aportan a la conversación. No abuses de estas funciones si no contribuyen de forma significativa al objetivo del usuario.
Minimizar la entrada de funciones generativas
Intenta recoger y tratar la cantidad mínima de información necesaria para que un generador de IA genere una respuesta útil. Esto puede reducir significativamente el tiempo de procesamiento.
Usar el almacenamiento en caché del contexto
Si usas Gemini a través de una herramienta y tienes un contexto inicial grande, consulta la información de la caché con Vertex AI Context Caching para evitar solicitudes repetitivas de los mismos datos. Implementa respuestas fijas para mejorar la velocidad:
Si tu aplicación no requiere contenido dinámico y único, te recomendamos que almacenes las respuestas que se usan con frecuencia en una base de datos tradicional, como Firebase. Como están predefinidas y disponibles, estas respuestas fijas ofrecen tiempos de respuesta mucho más rápidos que una función generativa que necesita calcular una respuesta sobre la marcha.
Indicar al generador de IA que produzca respuestas concisas en las guías
En el caso de la entrada y la salida de texto, el tiempo de respuesta del generador de IA depende en gran medida del modelo que se esté usando y de la longitud de la salida. Las respuestas cortas pueden mejorar significativamente el rendimiento. Aunque la longitud de la entrada también influye, la longitud de la salida tiene un impacto mayor.