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Cómo Diseñar Buenos Agentes de IA

(Haz clic en la imagen de arriba para ver el video de esta lección)

Patrón de Diseño de Uso de Herramientas

Las herramientas son interesantes porque permiten que los agentes de IA tengan un rango más amplio de capacidades. En lugar de que el agente tenga un conjunto limitado de acciones que puede realizar, al agregar una herramienta, el agente ahora puede realizar una amplia variedad de acciones. En este capítulo, analizaremos el Patrón de Diseño de Uso de Herramientas, que describe cómo los agentes de IA pueden usar herramientas específicas para lograr sus objetivos.

Introducción

En esta lección, buscamos responder las siguientes preguntas:

Objetivos de Aprendizaje

Después de completar esta lección, podrás:

¿Qué es el Patrón de Diseño de Uso de Herramientas?

El Patrón de Diseño de Uso de Herramientas se enfoca en dar a los LLMs la capacidad de interactuar con herramientas externas para lograr objetivos específicos. Las herramientas son código que puede ser ejecutado por un agente para realizar acciones. Una herramienta puede ser una función simple como una calculadora, o una llamada API a un servicio de terceros como la consulta de precios de acciones o el pronóstico del clima. En el contexto de los agentes de IA, las herramientas están diseñadas para ser ejecutadas por agentes en respuesta a llamadas de función generadas por el modelo.

¿A qué casos de uso se puede aplicar?

Los agentes de IA pueden aprovechar herramientas para completar tareas complejas, recuperar información o tomar decisiones. El patrón de diseño de uso de herramientas se utiliza a menudo en escenarios que requieren interacción dinámica con sistemas externos, como bases de datos, servicios web o intérpretes de código. Esta capacidad es útil para una serie de casos de uso diferentes, incluyendo:

¿Cuáles son los elementos/bloques necesarios para implementar el patrón de diseño de uso de herramientas?

Estos bloques permiten que el agente de IA realice una amplia gama de tareas. Veamos los elementos clave necesarios para implementar el Patrón de Diseño de Uso de Herramientas:

A continuación, veamos con más detalle la Llamada a Funciones/Herramientas.

Llamada a Funciones/Herramientas

La llamada a funciones es la forma principal de permitir que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) interactúen con herramientas. A menudo verás los términos ‘Función’ y ‘Herramienta’ usados indistintamente porque las ‘funciones’ (bloques de código reutilizable) son las ‘herramientas’ que los agentes usan para realizar tareas. Para que se invoque el código de una función, un LLM debe comparar la solicitud del usuario con la descripción de las funciones. Para esto, se envía un esquema que contiene las descripciones de todas las funciones disponibles al LLM. Luego, el LLM selecciona la función más apropiada para la tarea y devuelve su nombre y argumentos. La función seleccionada es invocada, su respuesta es enviada de vuelta al LLM, que usa la información para responder a la solicitud del usuario.

Para que los desarrolladores implementen la llamada a funciones para agentes, necesitarás:

  1. Un modelo LLM que soporte llamada a funciones
  2. Un esquema que contenga descripciones de funciones
  3. El código para cada función descrita

Usemos el ejemplo de obtener la hora actual en una ciudad para ilustrar:

  1. Inicializa un LLM que soporte llamada a funciones:

    No todos los modelos soportan la llamada a funciones, por lo que es importante verificar que el LLM que estás usando lo haga. Azure OpenAI soporta llamada a funciones. Podemos comenzar iniciando el cliente de Azure OpenAI.

     # Inicializar el cliente de Azure OpenAI
 client = AzureOpenAI(
     azure_endpoint = os.getenv("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"), 
     api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
     api_version="2024-05-01-preview"
 )

  2. Crea un Esquema de Función:

    Luego definiremos un esquema JSON que contiene el nombre de la función, descripción de lo que hace la función, y los nombres y descripciones de los parámetros de la función. Después tomaremos este esquema y lo pasaremos al cliente creado previamente, junto con la solicitud del usuario para encontrar la hora en San Francisco. Lo importante a notar es que se devuelve una llamada a herramienta, no la respuesta final a la pregunta. Como mencionamos antes, el LLM devuelve el nombre de la función que seleccionó para la tarea, y los argumentos que se le pasarán.

     # Descripción de la función para que el modelo la lea
 tools = [
     {
         "type": "function",
         "function": {
             "name": "get_current_time",
             "description": "Get the current time in a given location",
             "parameters": {
                 "type": "object",
                 "properties": {
                     "location": {
                         "type": "string",
                         "description": "The city name, e.g. San Francisco",
                     },
                 },
                 "required": ["location"],
             },
         }
     }
 ]

      
 # Mensaje inicial del usuario
 messages = [{"role": "user", "content": "What's the current time in San Francisco"}] 
  
 # Primera llamada a la API: Pedir al modelo que use la función
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
       tools=tools,
       tool_choice="auto",
   )
  
   # Procesar la respuesta del modelo
   response_message = response.choices[0].message
   messages.append(response_message)
  
   print("Model's response:")  

   print(response_message)
  

     Model's response:
 ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_pOsKdUlqvdyttYB67MOj434b', function=Function(arguments='{"location":"San Francisco"}', name='get_current_time'), type='function')])

  3. El código de la función requerido para realizar la tarea:

    Ahora que el LLM ha elegido qué función debe ejecutarse, se debe implementar y ejecutar el código que realiza la tarea. Podemos implementar el código para obtener la hora actual en Python. También necesitaremos escribir el código para extraer el nombre y los argumentos de response_message para obtener el resultado final.

       def get_current_time(location):
     """Get the current time for a given location"""
     print(f"get_current_time called with location: {location}")  
     location_lower = location.lower()
        
     for key, timezone in TIMEZONE_DATA.items():
         if key in location_lower:
             print(f"Timezone found for {key}")  
             current_time = datetime.now(ZoneInfo(timezone)).strftime("%I:%M %p")
             return json.dumps({
                 "location": location,
                 "current_time": current_time
             })
      
     print(f"No timezone data found for {location_lower}")  
     return json.dumps({"location": location, "current_time": "unknown"})

      # Manejar llamadas a funciones
   if response_message.tool_calls:
       for tool_call in response_message.tool_calls:
           if tool_call.function.name == "get_current_time":
     
               function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
     
               time_response = get_current_time(
                   location=function_args.get("location")
               )
     
               messages.append({
                   "tool_call_id": tool_call.id,
                   "role": "tool",
                   "name": "get_current_time",
                   "content": time_response,
               })
   else:
       print("No tool calls were made by the model.")  
  
   # Segunda llamada a la API: Obtener la respuesta final del modelo
   final_response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
   )
  
   return final_response.choices[0].message.content

       get_current_time called with location: San Francisco
   Timezone found for san francisco
   The current time in San Francisco is 09:24 AM.

La llamada a funciones está en el corazón de la mayoría, si no todos, los diseños de uso de herramientas para agentes, sin embargo, implementarlo desde cero puede ser a veces un desafío. Como aprendimos en Lección 2, los frameworks agénticos nos proporcionan bloques preconstruidos para implementar el uso de herramientas.

Ejemplos de Uso de Herramientas con Frameworks Agénticos

Aquí algunos ejemplos de cómo puedes implementar el Patrón de Diseño de Uso de Herramientas usando diferentes frameworks agénticos:

Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework es un framework de IA de código abierto para construir agentes de IA. Simplifica el proceso de usar la llamada a funciones permitiéndote definir herramientas como funciones Python con el decorador @tool. El framework maneja la comunicación bidireccional entre el modelo y tu código. También proporciona acceso a herramientas preconstruidas como Búsqueda de Archivos e Intérprete de Código a través de AzureAIProjectAgentProvider.

El siguiente diagrama ilustra el proceso de llamada a funciones con Microsoft Agent Framework:

llamada a funciones

En Microsoft Agent Framework, las herramientas se definen como funciones decoradas. Podemos convertir la función get_current_time que vimos antes en una herramienta usando el decorador @tool. El framework serializará automáticamente la función y sus parámetros, creando el esquema para enviar al LLM.

from agent_framework import tool
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential

@tool
def get_current_time(location: str) -> str:
    """Get the current time for a given location"""
    ...

# Crear el cliente
provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())

# Crear un agente y ejecutar con la herramienta
agent = await provider.create_agent(name="TimeAgent", instructions="Use available tools to answer questions.", tools=get_current_time)
response = await agent.run("What time is it?")

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service es un framework agéntico más reciente diseñado para empoderar a los desarrolladores a construir, desplegar y escalar agentes de IA de alta calidad y extensibles de forma segura, sin necesidad de administrar los recursos subyacentes de cómputo y almacenamiento. Es particularmente útil para aplicaciones empresariales ya que es un servicio completamente administrado con seguridad de grado empresarial.

Comparado con desarrollar directamente con la API de LLM, Azure AI Agent Service ofrece algunas ventajas, incluyendo:

Las herramientas disponibles en Azure AI Agent Service se pueden dividir en dos categorías:

  1. Herramientas de Conocimiento:
  2. Herramientas de Acción:

El Agent Service nos permite utilizar estas herramientas juntas como un conjunto de herramientas. También utiliza hilos que mantienen el historial de mensajes de una conversación particular.

Imagina que eres un agente de ventas en una empresa llamada Contoso. Quieres desarrollar un agente conversacional que pueda responder preguntas sobre tus datos de ventas.

La siguiente imagen ilustra cómo podrías usar Azure AI Agent Service para analizar tus datos de ventas:

Servicio Agéntico en Acción

Para usar cualquiera de estas herramientas con el servicio podemos crear un cliente y definir una herramienta o conjunto de herramientas. Para implementarlo prácticamente podemos usar el siguiente código en Python. El LLM podrá observar el conjunto de herramientas y decidir si usar la función creada por el usuario, fetch_sales_data_using_sqlite_query, o el Intérprete de Código preconstruido, dependiendo de la solicitud del usuario.

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from fetch_sales_data_functions import fetch_sales_data_using_sqlite_query # función fetch_sales_data_using_sqlite_query que se puede encontrar en un archivo fetch_sales_data_functions.py.
from azure.ai.projects.models import ToolSet, FunctionTool, CodeInterpreterTool

project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str=os.environ["PROJECT_CONNECTION_STRING"],
)

# Inicializar el conjunto de herramientas
toolset = ToolSet()

# Inicializar el agente de llamada de función con la función fetch_sales_data_using_sqlite_query y agregarlo al conjunto de herramientas
fetch_data_function = FunctionTool(fetch_sales_data_using_sqlite_query)
toolset.add(fetch_data_function)

# Inicializar la herramienta de intérprete de código y agregarla al conjunto de herramientas.
code_interpreter = CodeInterpreterTool()toolset.add(code_interpreter)

agent = project_client.agents.create_agent(
    model="gpt-4o-mini", name="my-agent", instructions="You are helpful agent", 
    toolset=toolset
)

¿Cuáles son las consideraciones especiales para usar el Patrón de Diseño de Uso de Herramientas para construir agentes de IA confiables?

Una preocupación común con SQL generado dinámicamente por LLMs es la seguridad, particularmente el riesgo de inyección de SQL o acciones maliciosas, como eliminar o manipular la base de datos. Si bien estas preocupaciones son válidas, pueden mitigarse efectivamente configurando correctamente los permisos de acceso a la base de datos. Para la mayoría de las bases de datos esto implica configurar la base de datos como solo lectura. Para servicios de base de datos como PostgreSQL o Azure SQL, la aplicación debe recibir un rol de solo lectura (SELECT).

Ejecutar la aplicación en un entorno seguro mejora aún más la protección. En escenarios empresariales, los datos suelen extraerse y transformarse desde sistemas operativos a una base de datos o almacén de datos de solo lectura con un esquema amigable para el usuario. Este enfoque asegura que los datos estén seguros, optimizados para el rendimiento y accesibilidad, y que la aplicación tenga acceso restringido y de solo lectura.

Códigos de Ejemplo

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