En la actualidad, el avance vertiginoso de la tecnología ha colocado a la inteligencia artificial (IA) como un pilar fundamental en diversas industrias, desde la atención médica hasta la automatización industrial. Sin embargo, conforme la IA se integra más en nuestros sistemas y procesos cotidianos, surge la necesidad de estructuras más sofisticadas que no solo gestionen tareas individuales, sino que coordinen múltiples funciones de IA de manera eficiente y efectiva.
Es aquí donde entra en juego el concepto de las Agencias de IA, una idea destinada a fomentar la colaboración y la sinergia entre diferentes agentes de IA. Estas agencias no son simplemente conjuntos de algoritmos trabajando en paralelo; son sistemas integrados diseñados para que múltiples asistentes interactúen, aprendan y se optimicen mutuamente en tiempo real. Este enfoque no solo amplía las capacidades de cada agente individual, sino que transforma la manera en que podemos utilizar la IA para abordar problemas complejos y multifacéticos.
En este artículo, exploraremos este concepto y plantearemos una solución en Typescript que permita la construcción y gestión de este tipo de agencias, permitiendo la personalización y la comunicación efectiva entre los asistentes.
Motivación del proyecto
El mundo de la IA avanza a pasos gigantescos. Cada día aparecen nuevos modelos, herramientas, estudios de investigación, etc. Una de las vertientes que está ganando cada vez más fuerza es el concepto de Agentes que interactúan entre sí. Actualmente existen varios proyectos de código abierto que han implementado esta solución y que están totalmente a nuestro alcance para ser utilizados. Algunos de los más conocidos son el proyecto AutoGen de Microsoft, el framework CrewAI o Agency Swarm, que es desarrollado por el creador de contenido VRSEN, quien está sacando vídeos continuamente acerca de este enfoque de agencias de IA. El proyecto que desarrollaremos en este tutorial coge muchos de los conceptos que se aplican en este último framework.
Entonces, si sabemos que existen varias herramientas a nuestro alcance, ¿qué sentido tiene desarrollar un "mini framework" que haga algo parecido a estas herramientas? Simplemente, por entender los conceptos y el funcionamiento interno de estas tecnologías. Si estás buscando utilizar una solución basada en agencias de IA para tu proyecto te recomiendo encarecidamente que utilices alguna de estas herramientas. Si por el contrario buscas, al igual que yo, entender como se puede construir algo así, te animo a que sigas adelante con el artículo donde veremos y explicaremos todo en detalle.
Dicho lo cual, vamos al lío 🚀
Concepto de Agencia de IA
Una Agencia de IA es una estructura compleja diseñada para coordinar y optimizar la interacción entre múltiples asistentes de inteligencia artificial. Este marco de trabajo integra varios componentes clave que permiten una funcionalidad avanzada y una colaboración efectiva entre los agentes. A continuación, describiremos cada uno de estos componentes y su función dentro de la agencia:
Agente (Agent)
Un agente es un asistente de IA que realiza tareas específicas basadas en una descripción detallada de sus responsabilidades y las instrucciones de cómo llevarlas a cabo. Cada agente puede equiparse con diversas herramientas personalizadas para expandir su capacidad de acción más allá de sus funciones predeterminadas. En nuestra implementación, utilizaremos los asistentes de OpenAI.
Misión
La agencia también definirá una misión, que podemos considerar como unas instrucciones globales. Todo agente será consciente de la misión de la agencia, para que sepa el objetivo final de lo que hace.
Herramienta (Tool)
Las herramientas son extensiones funcionales que permiten a los agentes realizar tareas que exceden sus capacidades iniciales. Estas pueden incluir acciones como enviar correos electrónicos, realizar búsquedas en la web o crear y almacenar documentos. Al definir una herramienta, se especifica su funcionalidad, lo que puede hacer y los parámetros necesarios para su ejecución. Toda herramienta contará con un método run, donde se implementa la tarea asignada. Finalmente, las herramientas se asignarán a los agentes, quienes comprenderán su funcionamiento y las utilizarán cuando sea necesario. Con "utilizarlas" nos referimos a invocar el método run con los parámetros necesarios.
Hilo (Thread)
Para facilitar la comunicación entre agentes, se define el concepto de "hilos". Estos son objetos que contienen un agente emisor y otro receptor, funcionando como canales por los cuales los agentes pueden interactuar entre sí. Al crear una agencia, además de especificar los agentes que la conforman, se deberá definir las comunicaciones que pueden existir entre ellos. Los hilos serán los encargados de registrar esta información.
Herramienta TalkToAgent
TalkToAgent es una herramienta especial que se cargará por defecto en los agentes que lo requieran. Su propósito es facilitar la iniciación de diálogos entre agentes. Cada agente podrá y utilizará esta herramienta cuando deduzca que debe comunicarse con otro. Para ello, indicará como parámetros el agente destinatario y el mensaje a transmitir. La implementación del método run de esta herramienta buscará el hilo apropiado que conecta a ambos agentes y enviará el mensaje especificado. De esta forma, conseguimos que los agentes tengan la capacidad de comunicarse entre sí.
Usuario
Dentro de la agencia también existe un "agente usuario", una representación especial del usuario humano que interactúa con la agencia. Este agente no estará asociado a un asistente de OpenAI, pero formará parte de los hilos que correspondan como emisor, habilitando así la interacción del usuario con los diferentes agentes que corresponda.
Estas son las diferentes partes que implementará el marco de trabajo. Con ello, para crear una agencia, se comienza por definir y configurar los agentes individuales, especificando su rol particular y las instrucciones para desempeñar las tareas que deban realizar. Asimismo, se define la misión de la agencia. A continuación, se asigna a cada agente un conjunto único de herramientas que complementan y expanden sus capacidades intrínsecas. Posteriormente, se definen las comunicaciones posibles entre los diferentes agentes, habilitando así los diferentes hilos de comunicación que permiten una interacción entre ellos de manera coordinada, compartiendo información y colaborando en tareas complejas. También se especificará con qué agentes podrá comunicarse el usuario. Con todo ello, la agencia está lista para empezar a trabajar. Un simple mensaje del usuario a uno de los agentes pondrá todo en marcha.
Requisitos del Proyecto
Habiendo explicado el concepto de Agencia de IA y lo que se requiere para hacerla funcionar, a continuación definiremos algunos requisitos que nuestro software debe cumplir para que podamos utilizarlo y extenderlo de manera robusta y eficiente:
- Interfaz Web: Necesitamos una interfaz web que permita visualizar toda la comunicación entre cada Agente y habilite al usuario a comunicarse con aquellos agentes pertinentes.
- API Rest: Debe existir una API Rest que permita consumir la información de la agencia e interactuar con ella. La interfaz web utilizará esta API para obtener todos los datos necesarios y enviar los mensajes del usuario.
- Separación de Módulos: Es fundamental que los módulos estén completamente separados, diferenciando claramente la implementación base de la agencia con la definición de una agencia específica. Un módulo se encargará de implementar las bases, mientras que otro módulo consumirá esta implementación base y creará la agencia. Esto es crucial para permitir la creación de diferentes agencias dentro del mismo marco de manera sencilla, lo que nos brindará la capacidad de probar diferentes enfoques de manera ágil y efectiva.
- Persistencia de Datos: En caso de que la aplicación se reinicie, es necesario que el estado anterior se mantenga, incluyendo los agentes creados, los hilos, los mensajes, etc. No queremos que cada vez que iniciemos el proyecto, todo se construya desde cero.
Arquitectura del Marco de Trabajo
Para cumplir con los requisitos anteriores, hemos optado por la siguiente arquitectura:
Monorepo con Typescript y pnpm
La modularidad es importante y buscamos un entorno de trabajo ágil y eficiente. Por ello, hemos elegido una arquitectura de monorepo, similar a la que se describe en este artículo, donde se explica cómo construir un monorepo utilizando herramientas como pnpm. Además, en este caso nos apoyaremos también en la herramienta turborepo para facilitar la creación y gestión del proyecto.
Python o Typescript
Inicialmente, podría parecer lógico utilizar Python para este proyecto, dado que es el lenguaje dominante en las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, después de un análisis exhaustivo, hemos decidido utilizar Typescript. Las razones de esta decisión son las siguientes:
- Mi experiencia y dominio en Typescript superan ampliamente a los de Python. Typescript es el lenguaje que utilizo a diario en proyectos reales y de gran alcance, mientras que mi experiencia con Python se limita a pequeños proyectos de exploración.
- Aunque Python es dominante en este ámbito, Typescript no está dejado de lado. Herramientas como LangChain, LlamaIndex y la API de OpenAI cuentan con soporte para Typescript.
- El uso de Typescript simplifica la implementación de la arquitectura propuesta basada en un entorno de monorepo. Integrar Python en este ecosistema nos complicaría las cosas.
A pesar de estas razones, aún tengo dudas y no descarto la posibilidad de migrar el marco de trabajo a Python en el futuro, como una oportunidad para aprender y familiarizarme más con este lenguaje.
Interfaz de Usuario con Next.js
La aplicación web principal en el monorepo, denominada web, se desarrollará utilizando Next.js. Su función principal será facilitar la interacción del usuario con la agencia y permitirle visualizar de manera organizada la comunicación entre los diferentes agentes. En esta primera versión, la aplicación mostrará simplemente los "hilos" de comunicación entre agentes, lo que permitirá visualizar los mensajes intercambiados. Además, cuando el usuario sea el emisor de un hilo, se le dará la posibilidad de enviar mensajes al agente receptor. Esta funcionalidad no solo mejora la interactividad, sino que también proporciona un seguimiento detallado de las interacciones dentro de la agencia.
Paquete agency
El núcleo del sistema reside en el paquete agency, donde se define la arquitectura principal de la agencia. Este paquete se encarga de implementar toda la funcionalidad de la agencia y de exponer públicamente las clases o funciones necesarias para la creación de las agencias.
Este paquete incluye las siguientes partes:
-
Clases Base: Se definen las clases fundamentales para la creación de un agente (
Agent) y una herramienta (Tool), así como las clases para los hilos (Thread) y los mensajes (Message) que facilitan la comunicación entre agentes. -
Clase Agencia: Se presenta como una clase abstracta. En ella se implementa la funcionalidad necesaria para la ejecución de la agencia, pero se delega a quien la extienda los siguientes aspectos:
- Definición de los agentes que conforman la agencia.
- Definición de las diferentes comunicaciones que puede existir entre los diferentes agentes.
- Definición de una carpeta donde se pueda persistir la información de la agencia, garantizando que no se pierda su estado frente a un reinicio de la ejecución.
-
API Rest: Una característica destacada de nuestra agencia es que levantará un servidor Express para permitir la interacción con sus objetos a través de una API, facilitando así el acceso a sus datos o la interacción con ella. La aplicación
webse conectará a esta API para comunicarse con la agencia. -
Server Sent Events: La aplicación
webnecesitará poder recibir los mensajes que se van generando y mostrarlos según se produzcan. Por ello, además de la API Rest, necesitamos un mecanismo que permita el envío de datos del servidor al cliente. Para resolver esto, hemos optado por implementar Server Sent Events. Cuando la web cargue un hilo, habilitará un mecanismo de escucha. Cuando la agencia genere un nuevo mensaje, lo emitirá al cliente a través de este mecanismo. De esta forma, mantenemos los mensajes actualizados y en tiempo real en la web. - OpenAI: Como se mencionó anteriormente, para interactuar con el LLM utilizaremos directamente la API de OpenAI. Cada agente creará un asistente de OpenAI a través del cual se comunicará con otros agentes.
Implementación de la Agencia
Con el paquete agency disponible, solo nos queda utilizarlo para definir las agencias que deseemos. Para ello, habilitaremos una nueva aplicación en el monorepo que llamaremos back, la cual tendrá una dependencia con este paquete agency. En este artículo, no profundizaremos en esta parte, ya que nuestro objetivo es explicar los fundamentos para la creación de las agencias, no su definición detallada. En artículos posteriores, utilizaremos esta base para crear diferentes agencias capaces de resolver problemas reales.
Implementación de la app web
No profundizaremos en la explicación de esta parte en particular. Se trata de un proyecto Next muy sencillo que consta de una única pantalla. En esta pantalla, se presenta un menú lateral que lista todos los hilos de comunicación, mientras que a la derecha se muestran los mensajes del hilo seleccionado. Este proyecto utiliza un servicio para realizar llamadas a la API y obtener los datos necesarios.
Cuando la pantalla de un hilo se carga, se verifica si el usuario forma parte de dicho hilo. En caso afirmativo, se habilita un campo de texto en la parte inferior junto con un botón de enviar, lo que permite al usuario enviar mensajes en ese hilo específico.
La implementación se encuentran disponibles en el repositorio de GitHub mencionado al final del artículo. Sin embargo, dado que este tema se aleja del propósito principal de este artículo, considero que no es necesario profundizar en los detalles de esta implementación.
Implementación del paquete agency
Vamos a examinar en detalle cómo se implementa el núcleo de una agencia, así como las diferentes partes que lo componen y cómo se relacionan entre sí.
Clase User
La clase User representa una entidad con capacidad de comunicación en el sistema. Esto puede ser tanto un agente de IA como el usuario real que utiliza la agencia. Los agentes extienden esta clase User, que es un modelo simple con propiedades id y name.
export class User {
constructor(
public id: string,
public name: string,
) {}
}
El usuario real se representa como una instancia de esta clase.
Agent
La clase Agent sirve como base para la creación de los agentes que componen la agencia. Esta clase tiene propiedades para definir las diferentes características de un agente, como su nombre, instrucciones o las herramientas que se le asignan. Además, cuenta con un método principal que llamamos init, donde se lleva a cabo la inicialización del asistente asociado en OpenAI.
async init() {
if (this.id) {
let openAiAssistant = await openaiClient.beta.assistants.retrieve(
this.id,
);
const shouldUpdate = this.shouldUpdate(openAiAssistant);
if (shouldUpdate) {
openAiAssistant = await openaiClient.beta.assistants.update(
this.id,
this.generateBody() as AssistantUpdateParams,
);
}
this.assistant = openAiAssistant;
if (shouldUpdate) this.delegate.onUpdateAgent(this);
} else {
this.assistant = await openaiClient.beta.assistants.create(
this.generateBody() as AssistantCreateParams,
);
this.id = this.assistant.id;
}
}
Este método determina si el agente tiene asignado un ID, lo que indica si ya existe en OpenAI. Si existe, se recupera; de lo contrario, se crea uno nuevo. Además, emplea el método privado shouldUpdate para verificar si es necesario actualizarlo. Esto es crucial para garantizar que los cambios realizados en el agente, como la actualización de sus instrucciones, se reflejen en el asistente de OpenAI. Del mismo modo también asegura que no se estén creando nuevos asistentes cada vez que la aplicación arranca.
Una característica destacada de la clase Agent es su uso del patrón Observer para notificar a otros objetos sobre ciertos eventos. Específicamente, se notifica cuando se actualiza el agente en OpenAI. Más adelante, veremos como la clase Agency actuará como el delegado u observador, utilizando este evento para llevar a cabo acciones específicas.
Message
Una parte sencilla pero importante de nuestro sistema es la clase Message, que representa cada uno de los mensajes que se generan durante la ejecución. Es una clase modelo con las propiedades que queremos registrar.
export class Message {
id: string;
date: Date;
type: MessageType;
content: string;
from: User;
to: User;
constructor({ id, date, type, content, from, to }: Props) {
this.id = id;
this.date = date;
this.type = type;
this.content = content;
this.from = from;
this.to = to;
}
}
Tool
Definimos la clase Tool para representar las diferentes herramientas que se asignan a los agentes para dotarles de funcionalidades. Por un lado define las propiedades que OpenAI necesita para la creación de la herramienta: el nombre, la descripción y la definición de los parámetros que puede recibir. Por otro lado define un método abstracto runque será el que cada Tool deberá implementar para ejecutar las tareas que deba realizar. Como veremos más adelante, el sistema estará preparado para que, cuando un agente deduzca que una herramienta ha de ser ejecutada, se invoque este método run en ella con los parámetros que el agente nos indique.
export abstract class Tool {
name: string;
description: string;
parameters: any;
constructor({ name, description, parameters }: ToolParams) {
this.name = name;
this.description = description;
this.parameters = parameters;
}
abstract run(parameters: RunProps): Promise<string>;
}
Thread
La clase Thread es fundamental en el sistema, ya que facilita la comunicación entre agentes permitiendo el intercambio de mensajes entre ellos. Esta clase es responsable de interactuar con OpenAI para enviar mensajes y gestionar las respuestas recibidas.
Destacan varias propiedades en esta clase, entre las que se encuentran senderAgent y recipientAgent, que son objetos que representan los dos agentes (o usuarios) involucrados en la comunicación. Además, cuenta con la propiedad messages, que es una lista de objetos de tipo Message y se utiliza para almacenar los mensajes generados durante la comunicación.
En cuanto a los métodos, por un lado tenemos init, el cual se encarga de inicializar el Thread en OpenAI. Al igual que con los agentes, este método utiliza la propiedad id para determinar si el registro ya existe y solo necesita ser recuperado, o si, por el contrario, no existe y debe crearse en OpenAI. Veremos más adelante como Agency creará estos objetos Thread con id o no, para indicar si ya existe o no en función de la información que tenga en su capa de persistencia.
async init() {
if (this.id) {
this.thread = await openaiClient.beta.threads.retrieve(this.id);
} else {
this.thread = await openaiClient.beta.threads.create();
this.id = this.thread.id;
}
}
Por otro lado tenemos el método send. Este método es el que se llama cada vez que se debe enviar un mensaje a recipientAgent.
async send(message: string, retries: number = 1): Promise<string> {
if (!this.recipientAgent.id) throw new Error("Recipient agent not set");
if (!this.thread) await this.init();
await openaiClient.beta.threads.messages.create(this.id, {
role: "user",
content: message,
});
this.run = await openaiClient.beta.threads.runs.create(this.id, {
assistant_id: this.recipientAgent.id,
});
this.addNewMessage(MessageType.Text, message);
while (true) {
await this.waitUntilDone();
if (this.run.status === "completed") {
const _message = await this.extractMessage();
this.addNewMessage(MessageType.Text, _message, true);
return message;
} else if (this.run.status === "requires_action") {
await this.processAction();
} else {
const err = "Run failed: " + this.run.status;
console.log(err);
if (retries < MAX_RETRIES) {
console.log("Retrying in 30s...");
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 30000));
return this.send(message, retries + 1);
}
const _message = this.generateFailedMessage();
this.addNewMessage(MessageType.Text, _message, true);
return _message;
}
}
}
Veamos detalladamente el proceso que se lleva a cabo aquí. En primer lugar, verificamos que el agente receptor esté correctamente inicializado. Luego, comprobamos si el hilo está inicializado; en caso contrario, lo inicializamos. A continuación, creamos el mensaje en el asistente de OpenAI y posteriormente creamos el objeto run, proporcionado por OpenAI, que nos permite controlar el envío del mensaje y la recepción de la respuesta.
Seguidamente, añadimos el mensaje al listado y comenzamos un bucle infinito para controlar la respuesta. Dentro de este bucle, primeramente utilizamos un método privado para verificar el estado del run y continuamos únicamente cuando tenga un estado adecuado.
private async waitUntilDone() {
while (["queued", "in_progress", "cancelling"].includes(this.run.status)) {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1000));
this.run = await openaiClient.beta.threads.runs.retrieve(
this.id,
this.run.id,
);
}
}
Cuando el run alcance un estado que nos permita manejar la respuesta, actuaremos en consecuencia. Si el estado es completed, sabemos que hemos recibido una respuesta definitiva del asistente, por lo que podemos procesarla, generar un nuevo mensaje y concluir esta ejecución. Para procesar la respuesta, nos apoyamos en otro método privado llamado extractMessage.
private async extractMessage() {
const messages = await openaiClient.beta.threads.messages.list(this.id);
const content = messages.data[0].content[0];
if (content.type === "text") {
return content.text.value;
} else {
throw new Error(
"Framework does not support messages different than text yet.",
);
}
}
Sin embargo, los asistentes de OpenAI no siempre proporcionan una respuesta directa. Si han sido equipados con herramientas y durante su ejecución determinan que necesitan usar alguna de ellas, nos lo indicarán estableciendo en el run un estado con valor requires_action y nos proporcionarán todo lo necesario para llevar a cabo la acción. Cuando esto suceda, utilizaremos otro método privado llamado processAction para gestionar dicha acción.
private async processAction() {
const toolsToExecute =
await this.run.required_action.submit_tool_outputs.tool_calls;
const toolsResults = [];
for (const toolToExecute of toolsToExecute) {
this.addNewMessage(
MessageType.Action,
`Acción requerida. Ejecutando la tool ${toolToExecute.function.name} con parámetros ${toolToExecute.function.arguments}`,
true,
);
const toolName = toolToExecute.function.name;
const tool = this.recipientAgent.tools.find((t) => t.name === toolName);
const toolResult = tool
? await tool.run({
...JSON.parse(toolToExecute.function.arguments),
callerAgent: this.recipientAgent,
})
: "ERROR: no existe ninguna herramienta con el nombre que has indicado. Inténtalo de nuevo con el nombre correcto. La lista de herramientas disponibles es la siguiente: " +
this.recipientAgent.tools.map((t) => t.name).join(", ");
this.addNewMessage(
MessageType.Action,
`${toolToExecute.function.name} completada. Respuesta: ${toolResult.toString()}`,
true,
);
toolsResults.push({
tool_call_id: toolToExecute.id,
output: toolResult.toString(),
});
}
this.run = await openaiClient.beta.threads.runs.submitToolOutputs(
this.id,
this.run.id,
{
tool_outputs: toolsResults,
},
);
}
Este método básicamente extrae la información de la respuesta para determinar qué herramientas deben ejecutarse. A continuación recorre cada una de estas herramientas y realiza las siguientes acciones:
- Guarda el mensaje para registrar que se va a ejecutar una herramienta.
- Busca esta herramienta a partir de su nombre dentro de las herramientas del agente y la ejecuta para obtener un resultado. En caso de que no encuentre la herramienta, directamente genera un resultado de error.
- Guarda un nuevo mensaje para registrar el resultado de la invocación de dicha herramienta
Cuando finalice la invocación de todas las herramientas indicadas por el agente, se le envía los resultados obtenidos a OpenAI, para que el asistente sepa como ha de continuar su ejecución. Este último paso también actualizará el objeto run, lo que hará que el bucle principal pueda continuar su proceso.
Volviendo al bucle principal, también gestionamos el caso en el que el estado no sea ni completed ni requires_action. En este caso, OpenAI nos indica que ha ocurrido algún tipo de error. A veces, esto puede deberse simplemente a un mal funcionamiento de la API en ese momento. Por eso, establecemos un mecanismo de reintento. Cuando llegamos a esta parte del código, hacemos una pausa de 30 segundos en la ejecución y volvemos a intentar el proceso desde el principio. Si después de 3 intentos el problema persiste, finalizamos con un mensaje manual de error.
Para concluir, es importante mencionar que al igual que la clase Agent, la clase Thread también utiliza un patrón Observer para informar a un delegado cuando se añade un nuevo mensaje. Esto se realiza a través de la interfaz ThreadDelegate. El método privado addNewMessage utiliza este delegado para enviarle el mensaje que se acaba de registrar. Más adelante, veremos cómo la clase Agency se registrará como delegado y ejecutará ciertas acciones cuando se produzca este evento.
private addNewMessage(type: MessageType, content: string, inverse = false) {
const message: Message = {
id: Math.random().toString(),
date: new Date(),
type,
content,
from: inverse ? this.recipientAgent : this.senderAgent,
to: inverse ? this.senderAgent : this.recipientAgent,
};
this.messages.push(message);
this.delegate.onNewMessage(this, message);
}
Podemos concluir este apartado mencionando que la clase Thread es una pieza clave en nuestro sistema, ya que es donde reside toda la interacción con OpenAI para el envío de mensajes, la gestión de respuestas y la invocación de posibles herramientas.
Api
Como veíamos anteriormente, un requisito que tenemos es el de habilitar la exposición de los datos de la agencia y permitir la interacción con ella a través de una API Rest. La clase Api asume esta responsabilidad.
Esta clase se apoya en la librería Express para crear una simple API Rest con los endpoints que necesitamos. A través del constructor obligamos a que reciba la instancia de la clase Agency, que la usará para acceder a los datos de la misma. También permitimos desde el constructor elegir el puerto en el que se quiere exponer esta API.
La clase cuenta con un método initen el que se inicializará express y se definirán los diferentes endpoints.
async init() {
const agency = this.agency;
const app = express();
app.use(express.json());
app.use(sseMiddleware);
app.use(cors());
app.get("/ping", async (_: Request, res: Response) => {
try {
res.send({ hello: "world" });
} catch (err) {
res.status(500).send({ error: err });
}
});
app.get("/info", async (_: Request, res: Response) => {
try {
res.send({
name: agency.name,
mission: agency.mission,
agents: agency.agents.map((agent) => ({
name: agent.name,
id: agent.id,
})),
});
} catch (err) {
res.status(500).send({ error: err });
}
});
//-------Resto de endpoints-------
}
Algo a destacar en esta clase es la propiedad clients, que será un listado de objetos SseClient , clase que explicamos enseguida. Esta es la forma que conseguimos habilitar una comunicación basada en Server-sent events. Anteriormente explicamos que esto es importante para poder enviar al cliente los mensajes que se vayan generando y que pueda actualizar la interfaz con cada evento. Para esto nos apoyamos en la librería express-sse-middleware que habilita un middleware de Express para el uso de esta tecnología. En el anterior init se puede ver como se inicializa este middleware. Para usar esta funcionalidad dotamos a la API de un endpoint que se encarga de crear un nuevo SseClient.
app.get(
"/threads/:threadId/sseClient",
async (req: Request, res: Response) => {
try {
const { threadId } = req.params;
const sseClient = new SseClient(threadId, res.sse());
this.clients.push(sseClient);
req.on("close", () => {
this.removeSseClient(threadId);
});
} catch (err) {
res.status(500).send({ error: err });
}
},
);
La clase SseClient simplemente registra el id del Thread al que está conectado el cliente y el propio objeto que nos permite la comunicación, obtenido a partir de res.sse()
export class SseClient {
private client: any;
constructor(
public threadId: string,
client: any,
) {
this.client = client;
}
send(data: any) {
this.client.send(JSON.stringify(data));
}
close() {
this.client.close();
}
}
La clase SseClient cuenta con 2 métodos, uno para enviar un mensaje al cliente y otro para cerrar la comunicación.
Volviendo a la clase Api , definimos otro método sendMessage, que recibiendo el id de un Thread y el objeto Message se encarga de analizar si existe algún cliente conectado a ese hilo y, en ese caso, enviarle el mensaje. Este método es utilizado por la clase Agency para informar de los nuevos mensajes que se generan.
sendMessage(threadId: string, message: Message) {
if (!this.clients) return;
const sseClient = this.clients.find(
(client) => client.threadId === threadId,
);
if (!sseClient) return;
sseClient.send({
date: message.date,
type: message.type,
content: message.content,
from: message.from.name,
to: message.to.name,
});
}
Por último, la clase Api cuenta con un método removeSseClient, responsable de limpiar una conexión. Este método es ejecutado cuando el servidor detecte que un cliente finaliza la comunicación, liberando así los recursos que dejan de ser útiles. En el endpoint /threads/:threadId/sseClientque veíamos un poco más arriba, se puede ver como se llama a este método cuando se detecta un cierre en la conexión.
removeSseClient(threadId: string) {
if (!this.clients) return;
const sseClient = this.clients.find(
(client) => client.threadId === threadId,
);
if (!sseClient) return;
sseClient.close();
this.clients = this.clients.filter(
(client) => client.threadId !== threadId,
);
}
Agency
En este punto, hemos delineado las diferentes partes clave que definen nuestra agencia. Ahora solo nos queda entender cómo ponerlas en funcionamiento todas juntas. La clase Agency asumirá esta responsabilidad.
La clase Agency será una clase abstracta que tendrá propiedades y métodos propios para permitir la ejecución correcta de la agencia, pero delegará a quien la utilice los detalles de la definición de dicha agencia. Esto es crucial y veremos por qué. Esta clase se encargará de tareas como iniciar los agentes, los hilos, persistir los datos, etc. Sin embargo, no queremos que esta clase tome decisiones sobre qué agentes conforman la agencia o dónde se persisten los datos. Estas son responsabilidades de la aplicación que utilice esta clase. Por esta razón, definimos 3 métodos abstractos:
- El método
getAgents, que deberá devolver el listado de agentes deseado. - El método
getAgentCommunications, que, al pasarle un agente, debería indicarnos con qué otros agentes puede comunicarse. - El método
getDBPath, que deberá devolver la ruta de una carpeta en la que la agencia podrá guardar la información necesaria para asegurar la persistencia de datos. Esto es clave ya que así esta clase gestiona la persistencia de datos pero el espacio en el que se almacenan es responsabilidad de quien la utilice.
Continuamos con las propiedades de esta clase. Por un lado, tenemos el nombre y la misión de la agencia: name y mission. Estas propiedades se pueden definir desde el constructor. La clase inicializará una instancia de User para representar al usuario que utiliza la agencia. Además, contará con propiedades para registrar el listado de agentes (Agent) o hilos (Thread). También contará con una propiedad para registrar la ruta en la que se persisten los datos, dbPath, y una instancia de la clase Api.
export abstract class Agency implements ThreadDelegate, AgentDelegate {
name: string;
mission: string;
user: User;
agents: Array<Agent>;
threads: Array<Thread>;
api: Api;
dbPath: string;
constructor({ name, mission }: AgencyParams) {
this.name = name;
this.mission = mission;
this.user = new User("user", "User");
}
abstract getAgents(): Agent[];
abstract getAgentCommunications(agent: User): Agent[];
abstract getDBPath(): string;
/**
* --- Methods ---
*/
}
En cuanto a los métodos, comenzamos con initApi, que simplemente se encarga de inicializar la instancia de la clase Api.
async initApi(port: number) {
this.api = new Api(this, port);
await this.api.init();
}
Continuamos con el método run. Aquí será donde se lleva a cabo la definición de todas las entidades que se necesita.
async run() {
this.dbPath = this.getDBPath();
this.agents = this.getAgents();
if (!this.agents || this.agents.length === 0)
throw new Error(
"You can't init without defining any agents. User will talk to first defined agent",
);
for (const agent of this.agents) {
agent.id = this.getSavedAgentId(agent);
agent.setDelegate(this);
if (this.mission)
agent.instructions = `${this.mission}\n\n${agent.instructions}`;
this.addCommonTools(agent);
await agent.init();
}
this.threads = [];
for (const agent of [this.user, ...this.agents]) {
const recipientAgents = this.getAgentCommunications(agent);
for (const recipientAgent of recipientAgents) {
const thread = new Thread({
id: this.getSavedThreadId(agent, recipientAgent),
senderAgent: agent,
recipientAgent,
delegate: this,
});
thread.messages = this.getSavedMessages(thread.id);
await thread.init();
this.threads.push(thread);
}
}
this.saveAgentsAndThreads();
}
Básicamente lo que este método hace es inicializar los agentes y los hilos. Como comentamos, nos apoyamos en los métodos abstractos para que la aplicación nos de los detalles. También vemos como se utilizan métodos privados para comprobar si cierto agente o hilo existe ya o no, lo cual permitirá decidir si ha de crearse desde cero o usar el existente. Lo mismo para la carga de los mensajes generados en anteriores ejecuciones.
A continuación vamos a ver los métodos que se utilizan para implementar el mecanismo de persistencia de datos. Como veremos estamos guardando ficheros JSON en la carpeta que la clase hija nos ha especificado. Este mecanismo de persistencia de datos es muy básico y poco robusto. Sería mucho más interesante implementar una base de datos que registre esta información, pero por simplicidad se ha optado por esta solución. Una muy clara mejora de este proyecto es la migración de esta parte a un mecanismo basado en una base de datos convencional.
private getSavedAgentId(agent: Agent): string {
const agentsDataStr = this.readFileContentOrCreate(
path.resolve(this.dbPath, "./agents.json"),
);
const agentsData = agentsDataStr ? JSON.parse(agentsDataStr) : [];
const agentData = agentsData.find((a: any) => a.name === agent.name);
return agentData ? agentData.id : null;
}
private getSavedThreadId(senderAgent: User, recipientAgent: User): string {
const threadsDataStr = this.readFileContentOrCreate(
path.resolve(this.dbPath, "./threads.json"),
);
const threadsData = threadsDataStr ? JSON.parse(threadsDataStr) : [];
const threadData = threadsData.find(
(t: any) =>
t.senderAgent === senderAgent.id &&
t.recipientAgent === recipientAgent.id,
);
return threadData ? threadData.id : null;
}
private getSavedMessages(threadId: string): Message[] {
const messagesDataStr = this.readFileContentOrCreate(
path.resolve(this.dbPath, "./messages.json"),
);
const messagesData = messagesDataStr ? JSON.parse(messagesDataStr) : [];
const messages = messagesData
.filter((m: any) => m.threadId === threadId)
.map((message: any) => {
const fromUser = message.from === this.user.id;
const toUser = message.to === this.user.id;
return new Message({
id: message.id,
date: new Date(message.date),
type: message.type,
content: message.content,
from: fromUser
? this.user
: this.agents.find((a) => a.id === message.from),
to: toUser ? this.user : this.agents.find((a) => a.id === message.to),
});
});
return messages;
}
Cuando se ha completado la inicialización de todas las entidades, invocamos al método saveAgentsAndThreads, lo cual persiste el estado actual de los agentes e hilos, asegurando que tengamos siempre todo correctamente sincronizado.
private saveAgentsAndThreads(): void {
const agentsData = this.agents.map((agent) => ({
name: agent.name,
id: agent.id,
}));
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./agents.json"),
JSON.stringify(agentsData),
);
const threadsData = this.threads
.filter((t) => t.id !== null)
.map((t) => ({
id: t.id,
recipientAgent: t.recipientAgent.id,
senderAgent: t.senderAgent.id,
}));
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./threads.json"),
JSON.stringify(threadsData),
);
}
Cuando estos métodos initApi y run se hayan ejecutado, la agencia estará totalmente lista para ser utilizada. Ahora entra en juego el método processUserMessage, que será el que se llamará cuada vez que un usuario se comunique con un agente.
async processUserMessage(threadId: string, message: string): Promise<string> {
const thread = this.threads.find((thread) => thread.id === threadId);
if (!thread) throw new Error("Thread not found");
if (thread.senderAgent !== this.user)
throw new Error("User can't send message to this thread");
return await thread.send(message);
}
Simplemente recupera el Thread y ejecuta su método send.
Esta clase Agency también expone los métodos getThread y getAgentByName, que serán utilizados por Api para obtener un hilo o un agente.
getThread(senderAgentName: string, recipientAgentName: string) {
return this.threads.find(
(thread) =>
thread.senderAgent.name === senderAgentName &&
thread.recipientAgent.name === recipientAgentName,
);
}
getAgentByName(agentName: string) {
return this.agents.find((agent) => agent.name === agentName);
}
Continuamos con la implementación de las interfaces. ¿Recordáis cuando explicamos las clases Agent o Thread y mencionamos que utilizaban un patrón Observer? Pues bien, esta clase Agency será la responsable de implementar esta funcionalidad y registrarse como delegado. Si nos fijamos en el método run, cuando se crea un agente o un hilo, veremos que se envía la instancia de esta clase Agency a la propiedad delegate. Además, en la definición de la clase Agency, especificamos que implementará los métodos de ThreadDelegate y AgentDelegate. Por último, en la parte inferior de la clase, llevamos a cabo estas implementaciones. Básicamente, utilizamos este mecanismo para poder persistir los datos cuando un agente se actualiza o un hilo guarda un nuevo mensaje.
/**
* ThreadDelegate implementation
*/
onNewMessage(thread: Thread, message: Message): void {
if (!this.api) return;
this.api.sendMessage(thread.id, message);
const messagesDataStr = this.readFileContentOrCreate(
path.resolve(this.dbPath, "./messages.json"),
);
const messages = messagesDataStr ? JSON.parse(messagesDataStr) : [];
messages.push({
id: message.id,
threadId: thread.id,
date: message.date.toISOString(),
type: message.type,
content: message.content,
from: message.from.id,
to: message.to.id,
});
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./messages.json"),
JSON.stringify(messages),
);
}
/**
* AgentDelegate implementation
*/
onUpdateAgent(agent: Agent): void {
const agentsDataStr = fs.readFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./agents.json"),
"utf-8",
);
const agentsData = JSON.parse(agentsDataStr);
const agentData = agentsData.find((a: any) => a.id === agent.id);
agentData.name = agent.name;
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./agents.json"),
JSON.stringify(agentsData),
);
const threadsDataStr = fs.readFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./threads.json"),
"utf-8",
);
const threadsData = JSON.parse(threadsDataStr);
const threadsDataFiltered = threadsData.filter(
(t: any) => t.senderAgent !== agent.id && t.recipientAgent !== agent.id,
);
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./threads.json"),
JSON.stringify(threadsDataFiltered),
);
const messagesDataStr = fs.readFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./messages.json"),
"utf-8",
);
const messagesData = JSON.parse(messagesDataStr);
const messagesDataFiltered = messagesData.filter(
(m: any) => m.from !== agent.id && m.to !== agent.id,
);
fs.writeFileSync(
path.resolve(this.dbPath, "./messages.json"),
JSON.stringify(messagesDataFiltered),
);
}
Por último, hay un detalle importante que hemos pasado por alto y que vale la pena resaltar: el método privado addCommonTools. Este método se encarga de asignar a un agente las herramientas que deseemos darle por defecto. En el método run, al inicializar el agente, llamamos a este método para cargar estas herramientas. Por el momento, solo contamos con una herramienta común, llamada TalkToAgent. En la siguiente sección, la explicaremos en detalle, pero en resumen, esta herramienta permite que los agentes se comuniquen entre sí. Por esta razón, solo cargaremos esta herramienta en los agentes que pueden comunicarse con otros, es decir, aquellos cuya lista de recipientAgents no esté vacía.
private addCommonTools(agent: Agent) {
const recipientAgents = this.getAgentCommunications(agent);
if (recipientAgents.length > 0) {
agent.addTool(
new TalkToAgent({
senderAgent: agent,
agency: this,
}),
);
}
}
TalkToAgent
La clase TalkToAgent es una herramienta especializada diseñada para facilitar la comunicación directa y sincrónica entre agentes dentro de la agencia. Su objetivo principal es permitir que un agente envíe un mensaje directamente a otro agente específico y reciba una respuesta exclusiva de ese agente.
Al usar esta herramienta, un agente puede enviar un mensaje utilizando los siguientes parámetros:
-
recipient: Especifica el nombre del agente destinatario al que se enviará el mensaje. -
message: Describe la tarea que el agente destinatario debe completar.
Creamos esta clase extendiendo de Tooly especificando su nombre, descripción y los parámetros que utiliza. También obligamos a que se envíe el agente que la está utilizando y la instancia de la agencia, ya que necesitaremos estos objetos en el run
export class TalkToAgent extends Tool {
senderAgent: Agent;
agency: Agency;
constructor({ senderAgent, agency }: Props) {
super({
name: "TalkToAgent",
description:
"Utiliza esta herramienta para facilitar la comunicación directa y sincrónica entre agentes especializados dentro de la agencia. Cuando envíes un mensaje usando esta herramienta, recibirás una respuesta exclusivamente del agente destinatario designado. Para continuar el diálogo, invoca esta herramienta nuevamente con el agente destinatario deseado y tu mensaje de seguimiento. Recuerda, la comunicación aquí es sincrónica; el agente destinatario no realizará ninguna tarea después de la respuesta. Eres responsable de transmitir las respuestas del agente destinatario de vuelta al usuario, ya que el usuario no tiene acceso directo a estas respuestas. Sigue interactuando con la herramienta para una interacción continua hasta que la tarea esté completamente resuelta.",
parameters: {
type: "object",
properties: {
recipient: {
type: "string",
description:
"Por favor, especifica el nombre del agente destinatario",
},
message: {
type: "string",
description:
"Por favor, especifica la tarea que el agente destinatario debe completar. Concéntrate en aclarar en qué consiste la tarea, en lugar de proporcionar instrucciones exactas.",
},
},
required: ["message"],
},
});
this.senderAgent = senderAgent;
this.agency = agency;
}
async run(parameters: RunProps): Promise<string> {
const senderName = this.senderAgent.name;
const recipientName = parameters.recipient;
const message = parameters.message;
const thread = this.agency.getThread(senderName, recipientName);
if (!thread) return "ERROR: No puedes comunicarte con ese agente.";
return await thread.send(message);
}
}
En el constructor definimos la descripción de esta herramienta, para que OpenAI sepa como utilizarla y del mismo modo explicamos como funcionan los 2 parámetros que tiene. Por otro lado, en el run, lo que hacemos es utilizar el método getThread de la agencia para recuperar el hilo que conecta a los 2 agentes. Seguidamente agregamos un nuevo mensaje en él y devolvemos su respuesta.
Implementación de la app back
Vamos con la última parte del monorepo, la app back, que será la encargada de construir la agencia. Como ya hemos mencionado, este artículo trata de explicar las directrices para la construcción de las agencias, pero no de construir ninguna agencia en particular. En posteriores artículos crearemos ejemplos de agencias a partir de este marco de trabajo. En estos ejemplos será en esta parte back donde trabajaremos principalmente, definiendo agentes, herramientas, etc. A pesar de esto, sí que considero necesario finalizar el artículo viendo un ejemplo de como se puede utilizar todo lo mencionado. Por ello vamos a construir un "mini proyecto" que nos permita poner las cosas en funcionamiento.
Para ello, vamos a construir una agencia que ayude al usuario a resolver operaciones matemáticas básicas. En un caso real, nunca tendría sentido utilizar una agencia para esto; cualquier asistente por si solo haría a la perfección lo que vamos a plantear. Pero nos sirve para ilustrar como funciona la agencia.
Vamos a definir 2 agentes, uno principal (MainAgent) que interactuará con el usuario y otro secundario (MathAgent) que será al que se le delegarán los cálculos matemáticos que se necesiten hacer. Es decir, cuando MainAgent detecte que la conversación requiera de realizar una operación matemática, en lugar de realizarla por sí mismo, enviará un mensaje a MathAgent pidiéndole que realice dicha operación y MainAgent utilizará la respuesta que este le de para continuar su conversación.
MathAgent
Empezamos definiendo MathAgent
export class MathAgent extends Agent {
constructor() {
super({
name: "MathAgent",
description: path.resolve(__dirname, "./description.md"),
instructions: path.resolve(__dirname, "./instructions.md"),
tools: [new OperationTool()],
});
}
}
Como descripción le asignamos lo siguiente:
Eres un agente especializado en realizar operaciones matemáticas.
Y en cuanto a las instrucciones:
Responde al usuario de cualquier sobre cualquier operación matemática que te consulte. Apóyate en la herramienta con la que cuentas para realizar la operación.
Con este le hacemos saber al agente cual es su función, bastante simple en este caso. Ahora vamos con las tools, en concreto con la única que le hemos asignado, OperationTool
export class OperationTool extends Tool {
constructor() {
super({
name: "OperationTool",
description:
"Utiliza esta herramienta para realizar operaciones matemáticas. Debes especificar el tipo de operación que deseas realizar y los dos números que deseas operar. Puedes elegir entre 'add', 'subtract', 'multiply' o 'divide'.",
parameters: {
type: "object",
properties: {
operation: {
type: "string",
enum: ["add", "subtract", "multiply", "divide"],
description:
"La operación que deseas realizar. Puede ser 'add' para sumar, 'subtract' para restar, 'multiply' para multiplicar o 'divide' para dividir",
},
number1: {
type: "number",
description:
"El primer valor de la operación matemática que deseas realizar",
},
number2: {
type: "number",
description:
"El segundo valor de la operación matemática que deseas realizar",
},
},
required: ["operation", "number1", "number2"],
},
});
}
//----------- Run method ---------------------------
}
Como vemos, creamos una clase que extiende de Tool y en su definición especificamos lo que esta herramienta hace y los parámetros que ha de recibir cuando sea invocada. Así le contamos al agente como debe usar esta herramienta. Solo nos queda implementar el método run para llevar a cabo la ejecución de la misma.
async run(parameters: OperationRunProps): Promise<string> {
const { operation, number1, number2 } = parameters;
try {
switch (operation) {
case "add":
return `El resultado de sumar ${number1} y ${number2} es ${number1 + number2}`;
case "subtract":
return `El resultado de restar ${number1} y ${number2} es ${number1 - number2}`;
case "multiply":
return `El resultado de multiplicar ${number1} y ${number2} es ${number1 * number2}`;
case "divide":
return `El resultado de dividir ${number1} entre ${number2} es ${number1 / number2}`;
default:
return "Por favor, especifica una operación válida: 'add', 'subtract', 'multiply' o 'divide'";
}
} catch (e) {
console.log("Error in OperationTool.run", e);
return "No he podido realizar la operación. Por favor, comprueba que los valores que me has proporcionado son correctos y vuelve a intentarlo.";
}
}
En este método evaluamos que operación hay que realizar y cuales son sus parámetros. Con ello realizamos la operación y devolvemos al agente el mensaje oportuno. También manejamos el caso de que no recibamos una operación válida o se produzca cualquier excepción en el cálculo de la misma.
MainAgent
Pasamos ahora al agente principal, que es el responsable de comunicar con el usuario y de delegar al MathAgent cuando la conversación requiera realizar alguna operación matemática.
export class MainAgent extends Agent {
constructor() {
super({
name: "MainAgent",
description: path.resolve(__dirname, "./description.md"),
instructions: path.resolve(__dirname, "./instructions.md"),
tools: [],
});
}
}
Le damos la siguiente descripción:
Eres el agente principal de la agencia. Tu función es interactuar con el usuario de forma cordial y resolver las dudas que tenga sobre matemáticas hablando con el agente MathAgent.
Y las siguientes instrucciones:
## Instrucciones del Agente MainAgent
- Mantén una conversación natural con el usuario, respondiendo de forma cordial a las preguntas generales que te realice.
- Cuando necesites realizar una operación matemática para continuar con la conversación, **no la realices por ti mismo**. En cambio utiliza la herramienta `TalkToAgent` para trasladar esa operación al agente `MathAgent`. Utiliza la respuesta que te de este agente para continuar con la conversación.
Con esto tenemos listos los agentes y solo nos quedarían 2 cosas por hacer para poder lanzar nuestra agencia. Por un lado crear la carpeta db que usaremos para persistir los datos. Y por otro lado crear la propia agencia, para lo cual creamos una clase que extienda de Agency.
export class MathAgency extends Agency {
mainAgent: MainAgent;
mathAgent: MathAgent;
constructor() {
super({
name: "Maths Agency",
});
this.mainAgent = new MainAgent();
this.mathAgent = new MathAgent();
}
getAgents(): Agent[] {
return [this.mainAgent, this.mathAgent];
}
getAgentCommunications(agent: User): Agent[] {
switch (agent) {
case this.user:
return [this.mainAgent];
case this.mainAgent:
return [this.mathAgent];
default:
return [];
}
}
getDBPath(): string {
return path.resolve(__dirname, "./db");
}
}
En este punto ya tenemos todo listo para poner en marcha nuestra agencia. Solo nos queda definir el fichero main.ts en el que inicializamos la agencia
const agency = new MathAgency();
const run = async () => {
try {
await agency.run();
await agency.initApi(3001);
} catch (err) {
console.error(err);
}
};
run();
Pruebas
Para finalizar vamos a ver a nuestra agencia en funcionamiento. Para ello tenemos que ponernos en la raíz del monorepo y ejecutar pnpm run dev, con lo que haremos que tanto la web como el back inicien en modo de desarrollo. Tras esto podemos abrir en el navegador la url http://localhost:3000 para cargar la web que nos permite interactuar con la agencia.
Vamos a hacer una primera prueba sencilla para ver que todo funciona. Abrimos la conversación con MainAgent y, tras un saludo, le decimos que nos diga cuanto es 5 por 3.
En la imagen podemos ver lo que ha sucedido. En cuanto el agente ha detectado que la conversación implica una operación matemática ha ejecutado la tool TalkToAgent para enviarle la pregunta a MathAgent. Si ahora abrimos la conversación entre MainAgent y MathAgentvemos como este último recibe la pregunta y, como implica una operación matemática, deduce que debe usar la tool Operation para resolver dicha operación. Seguidamente responde a MainAgent con la solución y este último, a partir de dicha respuesta, nos responde a nosotros.
Como podemos ver todo funciona según lo esperado. Tenemos 2 agentes que se pueden comunicar entre ellos y que pueden utilizar herramientas cuando consideren que es necesario.
Vamos con una segunda prueba un poco más interesante para ver el poder de esta tecnología. Vamos a borrar las conversaciones actuales y empezar una nueva. Para borrarlas tenemos que eliminar los ficheros de la carpeta /back/src/maths-agency/.db. (Sí, se que deberíamos de implementar un mejor mecanismo para limpiar la caché, por el momento tenemos que hacerlo así). A continuación vamos a iniciar una nueva conversación con MainAgent. En este caso le vamos proponer que nos resuelva un problema matemático.
Como podemos ver, en ningún momento le hemos dicho directamente que tiene que resolver una operación matemática. El agente deduce por sí mismo que para contestar a esa pregunta tiene que usar operaciones matemáticas por lo que la delega a MathAgent. Y este último deduce de la pregunta las operaciones debe de realizar y las delega a su tool Operation. Este funcionamiento es muy potente ya que, cuando lo llevemos a problemas complejos, nos da la posibilidad de crear agentes a los que solo debemos de decirle lo que pueden hacer y como han de hacerlo, pero dejando que ellos mismos decidan cuando han de realizar las acciones que consideren. Y como podemos ver es algo que son capaces de hacer muy bien.
Fin
En este artículo, hemos explorado y explicado una posible solución para la creación de agencias de IA utilizando TypeScript y un enfoque de monorepo que nos permite extender y utilizar este software de manera ágil y eficiente.
Aquí dejo el enlace al repositorio en GitHub donde está implementado este proyecto y todo lo comentado en el artículo. Decir que este repositorio cuenta con varias ramas:
- La rama
maths-agencycontiene el código exacto que se presenta en este artículo. Mantendremos esta rama en su estado actual para que los lectores puedan ver la implementación tal como se explica en el artículo. - La rama
basecontiene los componentes principales del proyecto, como la interfaz web o el paqueteagency. En el momento de redactar este artículo, las ramasmaths-agencyybaseestarán totalmente alineadas. Sin embargo, a medida que se realicen mejoras en el marco de trabajo base, estas se irán incorporando a la ramabase. La idea de esta rama es proporcionar un punto de partida para la creación de nuevas agencias.
Además de estas dos ramas, puede que haya otras que contendrán diferentes implementaciones de agencias y se corresponderán con artículos posteriores.
Espero que este artículo haya sido de su interés y te ayude a entender un poco mejor este concepto de agencias de IA. Como hemos mencionado el principio, la implementación aquí realizada es básica y no la aconsejo para llevar un proyecto a producción. Las librerías o frameworks que hemos mencionado al inicio del artículo implementan este concepto de una forma mucho más robusta y dotan de un montón de herramientas extra que nos permiten abordar problemas complejos de una forma mucho más sencilla. No reinventes la rueda (como he hecho yo) a no ser que sea por cuestiones de aprendizaje.
Por último, finalizar diciendo que, si alguien que esté probando este proyecto detecta algún tipo de problema o, si quiere realizar algún tipo de propuesta o idea basada en este concepto, solo tiene que contactarme y estoy más que abierto para ayudar o comentar lo que sea 😉
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