Un servicio para la creación de «agentes» y aplicaciones de ML, con un enfoque basado en «no-code«, para ser explotados usando lenguaje natural. Vertex AI Agent Builder es una expansión y cambio de marca de Vertex AI Search and Conversation.
Introducción
Realmente, pese a la enorme etiqueta con que se publicita el servicio, se requiere codificar algo. Si bien los LLM y herramientas creadas a su alrededor permiten generar cosas rápido (cosas que son repetitivas y por ello puede ser automatizadas), la realidad es que aún no hemos llegado a esa era en la que contamos con computadoras o software verdaderamente inteligente como para que creen una aplicación, un servicio, o todo un sistema informático por si solos a partir de una descripción breve y vaga,… ni siquiera con una descripción precisa (tendría que ser muy cercana a lo que se busca y entonces hacer uso de estas cosas pierde sentido). Al final se requiere de alguien que no sólo sepa programar sino saber moverse en el entorno donde se desplegará el resultado.
De cualquier modo estas cosas no dejan de ser útiles, pero igualmente tienen una curva de aprendizaje y puede ser difícil (sin un instructor o un plan de estudio) determinar por donde empezar. Este video1 creo ilustra con un ejemplo muy sencillo lo que estas cosas implican.
Creación de agentes, su respaldo y recuperación
Creación de un app
Aunque se suele hablar de «agentes», en su primer nivel, Agent Builder hace referencia a apps («aplicaciones») y en su página inicial (dentro del correspondiente proyecto) podrá encontrarse el botón + CREATE APP para su creación.
Una vez dentro de la opción de creación de aplicaciones, se busca y selecciona la tarjeta de los agentes (Agent).
En el formulario que se presentará a continuación se deberá asignarle un nombre a lo que será el agente por defecto o principal (idealmente un nombre representativo de la función a la que está destinado o de la tarea, uso o propósito del agente). También, se pedirá determinar la región correspondiente a la aplicación (donde se publicará). Clic en Create.
La interfaz del agente por defecto se presentará para poder anotar la meta e instrucciones apropiadas.
En la barra de menú a la izquerda se encuentran las opciones de herramientas, registro de conversaciones, integraciones, ajustes y aplicaciones preconstruidas ( al fondo de la barra).
Exportando un app
Para propósitos de respaldo, clonado o migración de aplicaciones, existe la opción Export app (barra de menú superior, a la derecha).
Al seleccionarla, se presentará un formulario com las opciones para realizar la exportación, seleccionar el formato adecuado al caso, así como cualquier otra opción pertinente.
En la parte inferior del formulario se podrán encontrar las opciones disponibles para el destino de la descarga: a un medio de almacenamiento de nube en Google o como archivo local (una ventana se abrirá para indicar la ruta y permitir dar nombre al archivo). Dar click en el botón Export para iniciar la acción.
Recuperando un app
Para recuperar una aplicación previamente exportada, se recurre a la opción Restore app, y se selecciona el lugar de donde se tomará el archivo correspondiente.
En el formulario para recuperar una aplicación (previamente exportada), seleccione la ubicación de donde se tomará el archivo y haga clic en Restore.
Tras su recuperación, agentes, ejemplos y casos de prueba aparecerán en la interfaz de usuario. Una buena práctica consiste en revisar algunos elementos de configuración y ajustarlos según sea necesario.
- Elementos de bitácora y registro de conversaciones
- Parámetros del modelo de Gen AI.
Utilización
Una vez que se considere iniciar un proceso de pruebas (quizás después del desarrollo o habilitación de las herramientas que cada agente necesitará), debe considerarse la habilitación de las bitácoras de la aplicación (Cloud Logging) y de las conversaciones (Conversation History). La primera para rastrear cualquier dificultad o problema cn los servicios de Google, y la segunda para contar con un registro de las interacciones y respuestas con el o los agentes.
Mesografía anotada
| Recurso | Notas |
|---|---|
| 1. «Google Vertex AI Agent Builder Tutorial«, Architecture Bytes, video. Published: Apr 29, 2024; visited: 2024.07.08. URL: https://youtu.be/H6nUoszwcrM. | Este es un tutorial que, para el que se inicia en Agent Builder, resultará no sólo fácil de seguir e iliustrativo sino además muy completo. |
| 2. Rajib Deb, «Vertex AI Agent Builder«, video. Published: 2024.04.12; visited: 2024.07.23. URL: https://youtu.be/9WytPcE64GQ. | Este video es una revisión personal del producto Agent Builder. Lento en su ritmo y no está preparado. El autor va mostrando cómo implementar una idea (que al final no funciona del todo). El autor confunde lo que es un ejemplo con una serie de instrucciones para un agente. |
| 3. Rajib Deb, «Implementation of router chain using Vertex AI Agent builder«, video. Published: 2024.04.13; visited: 2024.07.23. URL: https://youtu.be/mBmfcBjb3RA. | El video muestra la construcción de una aplicación que consta de cuatro agentes: un moderador (o ruteador), dos agentes para responder preguntas específicas y un agente para los casos en los que las preguntas no correspondan a los temas de los otros dos. El video se centra en el agente para responder preguntas de matemáticas, y es fácil ver que el agente del profesor de física se creó después del agente de matemáticas, ya que la descripción en el agente del profesor de física todavía hace referencia a las matemáticas y las instrucciones en el moderador relacionadas con el agente del profesor de física mencionan las matemáticas, no la física. El error típico de copiar y pegar. |
| 4. Rajib Deb, «Integration of Vertex AI Agent Builder with Slack», video. Published: 2024.04.13; visited: 2024.07.23. URL: https://youtu.be/bY3o5RzgWVw. | Este video muestra como se hace la integración de un agente con un canal de Slack. Video útil en términos operativos. |
| 5. Rajib Deb, «Vertex AI Agent Builder – Agent to Agent context passing», video. Published: 2024.04.13; visited: 2024.07.23. URL: https://youtu.be/PXZWgysFLaQ. | En este video se menciona el problema de cómo pasar el contexto de una conversación a otro agente, aunque dicho «contexto» se refiere a la respuesta de uno de esos agentes. |
| 6. Aryan Irani, «Tutorial: Vertex AI Agent Builder for Developers«, medium.com, web. Published: 2024.06.05; visited: 2024.10.06. URL: https://medium.com/google-cloud/tutorial-vertex-ai-agent-builder-for-developers-2ac0a13a4193. | La descripción de cómo crear un chatbot que permita responder preguntas sobre un PDF. |
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Creación: 2024.07.08 Última actualización: 2024.12.16 |
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Dr. Edu 