Para construir un solo agente con GPT-4, primero necesitamos darle al agente un conjunto de herramientas y capacidades. Podemos hacer esto definiendo la descripción, las instrucciones y el acceso del agente a varias herramientas y asistentes.

Los pasos clave son:

1. Definir la descripción y las instrucciones del agente. Esto establece el tono y las expectativas para el comportamiento del agente.
2. Agregar almacenamiento y una base de conocimientos al agente, permitiéndole retener información y recuperar conocimientos relevantes.
3. Proporcionar al agente un conjunto de herramientas que pueda usar para cumplir con las tareas, como acceder a datos web, ejecutar scripts de Python o generar informes.
4. Opcionalmente, dar al agente un equipo de asistentes dedicados a los que pueda delegar tareas específicas, como un asistente de análisis de datos o un asistente de investigación.

Con estos componentes en su lugar, el agente puede entonces interactuar con el usuario, determinando si usar sus propias capacidades, aprovechar una herramienta o delegar una tarea a uno de sus miembros del equipo. Esto permite que el agente aborde una amplia gama de solicitudes de una manera flexible y eficiente.

En esta sección, exploraremos cómo construir un equipo de agentes utilizando el nuevo lanzamiento del modelo GPT-4. Comenzaremos creando un solo agente y luego lo extenderemos con un equipo de agentes dedicados que puedan delegar tareas específicas.

El agente principal tendrá acceso a un conjunto de herramientas y puede responder directamente a preguntas, usar herramientas o delegar tareas a los miembros de su equipo. Lo demostraremos pidiéndole al agente que escriba un informe sobre la adquisición de IBM-HashiCorp, que luego delegará a su equipo.

El equipo de agentes incluye:

1. Agente de Analista de Datos: Capaz de analizar datos de varias fuentes como archivos CSV, Parquet y JSON.
2. Agente de Python: Puede escribir y ejecutar scripts de Python para realizar tareas específicas.
3. Agente de Investigación: Genera informes de investigación aprovechando un potente motor de búsqueda.
4. Agente de Inversión: Proporciona recomendaciones y análisis de inversión.

El agente principal orquestará el trabajo de estos agentes especializados para completar la tarea solicitada. Puedes personalizar y extender este equipo de agentes para adaptarlo a tus necesidades específicas.

El código de la aplicación del agente que se muestra en el video está disponible en la carpeta cookbook/agents del repositorio Fi-Data. Para acceder y personalizar al agente, puedes seguir estos pasos:

1. Bifurca y clona el repositorio Fi-data de GitHub.
2. Navega hasta la carpeta cookbook/agents dentro del repositorio clonado.
3. Abre el código en tu editor de código preferido.

El archivo principal que define al agente es el archivo agent.py. En este archivo, puedes encontrar la implementación del agente, incluidas las instrucciones, las herramientas y los miembros del equipo.

Para ejecutar la aplicación del agente, sigue las instrucciones paso a paso proporcionadas en el archivo README del repositorio. Esto te guiará a través del proceso de configuración y ejecución de la aplicación.

Puedes personalizar al agente modificando las instrucciones, agregando o eliminando herramientas y configurando los miembros del equipo para adaptarlos a tus requisitos específicos. El video proporciona una descripción detallada de las capacidades del agente y cómo interactuar con él, lo que debería ayudarte a comenzar a construir y extender al agente.

El código del agente en el ejemplo proporcionado demuestra un poderoso marco de trabajo para construir un equipo de agentes de IA que puedan colaborar para resolver tareas complejas. Analicemos los aspectos clave del código:

1. Descripción e Instrucciones del Agente: El agente se define con una descripción y un conjunto de instrucciones que describen sus capacidades y cómo debe interactuar con el usuario. Esto incluye la capacidad de determinar si usar una herramienta, buscar en su base de conocimientos o solicitar aclaraciones.

2. Almacenamiento y Base de Conocimientos: El agente tiene acceso a un sistema de almacenamiento persistente para rastrear sus interacciones y una base de conocimientos implementada utilizando una base de datos de vectores para una recuperación eficiente de información relevante.

3. Herramientas y Asistentes: El agente está equipado con un conjunto de herramientas, como la capacidad de leer archivos, realizar búsquedas web e interactuar con servicios externos como proveedores de datos financieros. Además, el agente tiene un equipo de asistentes especializados, incluido un analista de datos, un ejecutor de scripts de Python, un asistente de investigación y un asesor de inversiones.

4. Delegación de Tareas: Cuando el usuario solicita una tarea que el agente principal no puede manejar directamente, la delega al asistente apropiado de su equipo. Por ejemplo, cuando se le pide que escriba un informe sobre una adquisición, el agente delega la tarea al asistente de investigación, que luego usa las herramientas y el conocimiento proporcionados para generar el informe.

5. Interacción Fluida: El agente está diseñado para interactuar con el usuario de una manera natural y humana, aprovechando las capacidades de modelos de lenguaje poderosos como GPT-4. Puede entender las solicitudes del usuario, formular respuestas apropiadas y coordinar los esfuerzos de sus miembros del equipo para proporcionar soluciones integrales.

6. Extensibilidad y Personalización: El código está estructurado de manera modular, lo que permite una fácil personalización y extensión. Los usuarios pueden agregar nuevas herramientas, asistentes y capacidades al agente según sea necesario, adaptándolo a sus casos de uso específicos.

Este marco de trabajo demuestra el poder de construir sistemas de IA como un equipo colaborativo de agentes especializados, cada uno con sus propias fortalezas y habilidades. Al delegar tareas y aprovechar los conocimientos y habilidades colectivos del equipo, el agente principal puede abordar una amplia gama de problemas complejos de manera eficiente y efectiva.

El código proporcionado sirve como una base sólida para los desarrolladores interesados en explorar las posibilidades de los sistemas de IA multiagente y construir sus propias soluciones personalizadas.

Para ejecutar la aplicación del agente, sigue estos pasos:

1. Abre el archivo README en el repositorio. Este archivo contiene instrucciones paso a paso sobre cómo configurar y ejecutar la aplicación.

2. Asegúrate de tener las dependencias necesarias instaladas, como Python, Streamlit y los paquetes de Python requeridos.

3. Navega hasta la carpeta agents en el repositorio, donde se encuentra el código del agente.

4. Ejecuta el archivo del agente, como se especifica en las instrucciones del README. Esto iniciará la aplicación Streamlit y te permitirá interactuar con el agente.

5. En la aplicación Streamlit, puedes hacer preguntas al agente, solicitarle que realice tareas y observar cómo delega el trabajo a su equipo de agentes especializados.

6. Explora el código del agente para entender cómo se define el agente principal, cómo interactúa con sus herramientas y miembros del equipo, y cómo se estructura el sistema en general.

7. Siéntete libre de personalizar al agente, agregar nuevas herramientas o miembros del equipo, y experimentar con diferentes configuraciones para adaptarlas a tus necesidades específicas.

Recuerda, el archivo README en el repositorio proporciona instrucciones y orientación detalladas sobre cómo ejecutar la aplicación del agente. Consúltalo detenidamente para asegurar una configuración y ejecución sin problemas.

El video ha proporcionado una descripción general completa de la construcción de un equipo de agentes de IA utilizando el modelo GPT-4 y el marco de trabajo Fi-data. Los aspectos clave son:

• El agente conductor principal es un asistente de IA poderoso con acceso a varias herramientas y un equipo de agentes dedicados.
• El agente conductor puede responder preguntas directamente, usar herramientas y delegar tareas a los miembros de su equipo.
• El equipo incluye agentes para tareas específicas como análisis de datos, scripts de Python, investigación y análisis de inversiones.
• Los agentes trabajan juntos para resolver problemas complejos, con el agente conductor orquestando la colaboración.
• El código de esta aplicación está disponible en el repositorio Fi-data, y se anima al espectador a explorarlo y personalizarlo aún más.
• El video enfatiza la importancia de apoyar el proyecto Fi-data dando una estrella a su repositorio de GitHub y siguiendo al creador en varias plataformas.

En general, este video muestra las capacidades del marco de trabajo Fi-data para construir sistemas de IA avanzados con agentes colaborativos, demostrando el potencial de esta tecnología para diversas aplicaciones.