- El agente de Replit borró una base de datos de producción - Zillow perdió $ 304 millones debido a su IA de compra de viviendas - iTutor pagó $ 365k cuando AI rechazó a los solicitantes antiguos ¡Los desastres de IA como estos pueden literalmente hacerte perder tu trabajo! Aprendamos a crear agentes que no fallen en producción (con código):

Un desafío principal con los agentes de IA orientados al cliente es que escalan el problema demasiado rápido a un agente humano (baja contención) o engañan con confianza al usuario. Es por eso que los sistemas de IA orientados al usuario no solo pueden optimizar la precisión. En cambio, también deben optimizar la "contención", es decir, la frecuencia con la que los agentes resuelven el problema sin escalar. Además, no es solo la frecuencia de los errores, sino su gravedad, especialmente cuando incluso el peor 0.001% podría importar.

Hoy, usemos Parlant (código abierto con 12k estrellas) para construir un agente financiero conversacional compatible que procese y apruebe préstamos. Parlant es un marco para crear agentes orientados al cliente que se comporten exactamente como se les indica. Mi hilo a continuación explica sus características clave.

1️⃣ Crear agente Comenzamos definiendo un agente de aprobación de préstamos. A continuación, declaramos algunos términos específicos del dominio que el Agente puede necesitar conocer para responder con confianza. Mira esto 👇

2️⃣ Viaje Parlant introduce la idea de Journeys. Informan al agente sobre el flujo conversacional de varios pasos que lo ayuda a guiar al usuario a través de la conversación según lo previsto. Consulte este proceso 👇 de aprobación de préstamos

Este es nuestro viaje: - Determinar el tipo de préstamo que desea el usuario - Recopilar detalles relacionados con el préstamo y los ingresos - Herramienta de llamada para verificar la elegibilidad - Finalizar, si no es elegible, de lo contrario, pídales que carguen documentos - Herramienta de llamada para procesar los documentos cargados - Finalizar si no hay documentos válidos, de lo contrario, se aprueba el préstamo Mira esto 👇

3️⃣ Directrices Las pautas en Parlant le dicen al agente cómo abordar situaciones específicas a través de pares de condición y acción. Esto proporciona más control sobre el comportamiento del agente. Esto reduce las desalineaciones al garantizar que el comportamiento del agente se alinee con las necesidades comerciales. Mira esto👇

Podemos hacer más cosas para incorporar más control, pero esta configuración simple en sí misma brinda un poderoso agente de seguimiento de instrucciones. En el video a continuación, no importa lo que intente para que se apruebe un préstamo, el agente se niega a hacerlo. También puede inspeccionar el razonamiento exacto. Mira esto👇

¡Eso es todo! Si lo encontró revelador, vuelva a compartirlo con su red. Encuéntrame → @_avichawla Todos los días, comparto tutoriales e ideas sobre DS, ML, LLM y RAG.