Cómo construir sistemas de IA basados en agentes
Esta es una guía técnica detallada para construir sistemas de IA basados en agentes que sean robustos, escalables y listos para entornos de producción. Hay múltiples enfoques, pero el que más me gusta es utilizar una arquitectura de múltiples capas que garantice que los agentes no solo funcionen, sino que sean seguros y fácilmente medibles.
1. Infraestructura y capa de datos
Para que un sistema de IA sea adecuado para “lanzarlo a producción”, no basta con un script básico. Necesitamos la infraestructura adecuada para que podamos obtener el mejor rendimiento posible:
Contenedores con Docker: Recomiendo el uso de entornos aislados para asegurar que el sistema funcione igual en desarrollo que en servidores reales.
Persistencia avanzada: Necesitamos una base de datos. Yo suelo usar PostgreSQL con pgvector, lo que permite que los agentes tengan “memoria a largo plazo” almacenando y recuperando información relevante de los usuarios de forma eficiente.
Gestión de dependencias: Podemos usar herramientas como
pyproject.tomlpara evitar conflictos entre librerías. Esto es esencial para la correcta escalabilidad del sistema.
2. Seguridad y control de acceso
Esta segunda capa es donde suelo encontrar la mayor cantidad de problemas. Un sistema abierto es vulnerable a abusos y costes descontrolados, por lo que tenemos que controlar y afinar el uso del mismo. Os dejo algunas recomendaciones a este respecto:
Autenticación JWT: Uso de tokens seguros para identificar a cada usuario y sus sesiones de chat.
Limitación de tasa (Rate Limiting): Restricción de la cantidad de mensajes que un usuario puede enviar por minuto para evitar sobrecargas y facturas excesivas en los proveedores de IA (como OpenAI).
Saneamiento de entradas: Limpieza automática de los mensajes de los usuarios para prevenir ataques de inyección.
3. Lógica del agente (LangGraph)
Si realmente queremos que sea un sistema de IA eficiente, necesitamos que aprenda y tome en consideración el comportamiento de los usuarios. Por tanto en este punto trabajaremos el “cerebro” del sistema. Lo que tenemos que tener en cuenta:
Agentes con memoria: El sistema recuerda el contexto de la conversación actual y datos históricos del usuario.
Uso de herramientas: Los agentes pueden decidir cuándo necesitan buscar en internet (hacer grounding usando DuckDuckGo, por ejemplo) para responder con datos actualizados.
Resiliencia: Si un modelo de IA falla o es lento, el sistema cambia automáticamente a un modelo de respaldo (fallback) sin interrumpir el servicio.
4. Capa de servicio y API
De nada sirve tener el mejor sistema si es lento o falla. La usabilidad y accesibilidad es la clave del éxito de cualquier proyecto. En este punto podemos utilizar FastAPI para garantizar una buena experiencia. Esto nos va a permitir gestionar dos puntos:
Streaming en tiempo real: Implementación de respuestas palabra por palabra (SSE), esencial para una buena experiencia de usuario, ya que reduce la percepción de espera.
Gestión de conexiones: Optimización del acceso a la base de datos para manejar miles de usuarios simultáneos sin colapsar.
5. Monitorizar y evaluar
Lo que no se mide, no se puede mejorar. El último punto de nuestro sistema debe ser entender cómo está funcionando y de qué manera lo podríamos mejorar:
Métricas con Prometheus y Grafana: Visualización en tiempo real del uso de CPU, memoria, latencia de las respuestas y costes.
Trazabilidad con Langfuse: Registro detallado de cada paso que da el agente para depurar errores complejos.
Evaluación “IA-como-Juez”: Uso de modelos de lenguaje para calificar automáticamente si las respuestas del agente son veraces, útiles o si contienen errores (alucinaciones).
Como os decía al principio, arquitecturas y estructuras hay muchas, pero aquí tenemos un ejemplo que puede funcionar (y funciona) muy bien. Contamos con ecosistemas de aplicaciones de IA gratuitas como la de Google, que nos pueden ayudar a entender las bases de cualquier agente de IA y, a partir de ahí, podemos seguir aprendiendo una vez que tengamos una base sólida bien definida.