Las siguientes prácticas recomendadas pueden ayudarte a crear agentes sólidos.
Nombre de la guía en lenguaje natural
Los nombres de las guías deben ser claros, descriptivos y estar en inglés natural. Esto ayuda al rendimiento del Generador de IA en el tiempo de ejecución. Por ejemplo, "Manual del Centro de ayuda al cliente" es mejor que "especialista_de_la_empresa".
Mantén todos los nombres con menos de 64 caracteres, incluidos los alfabetos y espacios en inglés.
Objetivos concisos
Los objetivos deben ser una descripción concisa del propósito de la guía.
Proporciona instrucciones de calidad
Las instrucciones deben cumplir con los siguientes requisitos:
- Reflejan el enfoque paso a paso para resolver un problema del usuario final.
- Deben ser oraciones concisas en lenguaje natural con instrucciones de alto nivel.
- Ser directas y especificar las situaciones en las que se usan las herramientas
Al menos un ejemplo para cada guía
Debes tener al menos un ejemplo para cada guía, pero se recomienda tener al menos cuatro. Los ejemplos deben incluir situaciones de ruta feliz.
Sin suficientes ejemplos, es probable que una guía dé como resultado un comportamiento impredecible. Si tu guía no responde o no se comporta de la manera que esperas, es probable que la causa sean ejemplos faltantes o mal definidos. Intenta mejorar tus ejemplos o agregar otros nuevos.
Precisión de las instrucciones y los ejemplos
Si bien es útil escribir instrucciones claras y descriptivas, la calidad y la cantidad de tus ejemplos son lo que determina la precisión del comportamiento del playbook. En otras palabras, dedica más tiempo a escribir ejemplos detallados que a escribir instrucciones perfectamente precisas.
Herramientas de referencia en ejemplos
Si la guía está diseñada para proporcionar respuestas con herramientas, haz referencia a las herramientas en los ejemplos correspondientes a este tipo de solicitud.
Campo operationId del esquema de la herramienta
Cuando definas esquemas para tus herramientas, el valor operationId es importante.
Las instrucciones de tu guía harán referencia a este valor.
Las siguientes son recomendaciones de nombres para este campo:
- Solo letras, números y guiones bajos.
- Debe ser único entre todos los
operationIddescritos en el esquema. - Debe ser un nombre significativo que refleje la capacidad proporcionada.
Validación del esquema de la herramienta
Debes validar el esquema de tu herramienta. Puedes usar el editor de Swagger para verificar la sintaxis del esquema de OpenAPI 3.0.
Cómo controlar los resultados de herramientas vacíos
Cuando tu guía se basa en una herramienta para fundamentar su respuesta, un resultado de herramienta vacío puede generar un comportamiento impredecible de la guía. A veces, el generador de IA de la guía alucinará información en una respuesta en lugar de un resultado de la herramienta. Para evitar esto, puedes agregar instrucciones específicas para asegurarte de que el generador de IA de la guía no intente responder por su cuenta.
Algunos casos de uso requieren que las respuestas de la guía estén bien fundamentadas en los resultados de las herramientas o los datos proporcionados, y deben mitigar las respuestas basadas solo en el conocimiento del generador de IA de la guía.
Estos son algunos ejemplos de instrucciones para mitigar las alucinaciones:
- "Debes usar la herramienta para responder todas las preguntas del usuario".
- "Si no obtienes ningún dato de la herramienta, responde que no sabes la respuesta a la búsqueda del usuario".
- "No inventes una respuesta si la herramienta no devuelve ningún dato".
Genera un esquema con Gemini
Gemini puede generar un esquema por ti. Por ejemplo, prueba con "¿puedes crear un ejemplo de esquema de OpenAPI 3.0 para el Calendario de Google?".
Guías enfocadas
Evita crear guías muy grandes y complejas. Cada guía debe completar una tarea específica y clara. Si tienes un manual complejo, considera dividirlo en submanuales más pequeños.
Evita los bucles y la recursión
No crees bucles ni recursividad cuando vincules agentes en tus instrucciones. Se puede producir un bucle si intentas enrutar a un playbook superior que, directa o indirectamente, llamó al actual.
Proporciona información de enrutamiento a los ejemplos
Cuando una guía deba dirigir a otra, debes proporcionar esta información en los ejemplos. Esto se proporciona a un ejemplo del campo End example with output information de la sección de ejemplo Input & Output.
Por ejemplo, la oración final de este campo podría ser "Redirige a la guía predeterminada para obtener más consultas".
Usa las funciones de JavaScript de Conversational Agents (Dialogflow CX) Messenger para la personalización
Cuando se usa Conversational Agents (Dialogflow CX) Messenger, las siguientes funciones son útiles para enviar información de personalización del usuario desde la interfaz web a la guía:
Planificación del rendimiento
Por lo general, las funciones basadas en IA generativa requieren varios segundos o incluso decenas de segundos para generar una respuesta. Si bien las guías mejoran la naturalidad de la conversación, es fundamental administrar los tiempos de respuesta para mantener una experiencia positiva del usuario final. Estas son algunas estrategias para optimizar el rendimiento:
Balance Generative Feature Usage
Considera cuidadosamente la compensación entre el tiempo necesario para ejecutar varias funciones generativas y el valor que aportan a la conversación. Evita usar en exceso estas funciones si no contribuyen de manera significativa al objetivo del usuario.
Minimiza la entrada de funciones generativas
Intenta recopilar y procesar la cantidad mínima de información necesaria para que el Generador de IA genere una respuesta útil. Esto puede reducir el tiempo de procesamiento de forma significativa.
Usa el almacenamiento de contexto en caché
Si usas Gemini a través de una herramienta y tienes un contexto inicial grande, explora la información de almacenamiento en caché con Vertex AI Context Caching para evitar solicitudes repetitivas de los mismos datos. Implementa respuestas fijas para aumentar la velocidad:
Si tu aplicación no requiere contenido dinámico y único, considera almacenar las respuestas que se usan con frecuencia en una base de datos tradicional, como Firebase. Debido a que están predefinidas y disponibles de inmediato, estas respuestas fijas proporcionan tiempos de respuesta mucho más rápidos que una función generativa que necesita calcular una respuesta sobre la marcha.
Indica al Generador de IA que produzca respuestas concisas en la guía
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 use y la longitud de la salida. Las respuestas breves pueden mejorar significativamente el rendimiento. Si bien la longitud de la entrada también es un factor, la longitud de la salida tiene un mayor impacto.