Desarrolla Agentes de IA con Cloudflare AI Agents SDK: Guía Completa

Cloudflare ha lanzado el AI Agents SDK, una herramienta poderosa para construir agentes de inteligencia artificial. Este SDK, basado en Durable Objects, ofrece funcionalidades avanzadas que facilitan la creación de agentes persistentes, escalables y capaces de manejar tareas complejas. Con integraciones futuras prometedoras, como APIs de email y WebRTC, el AI Agents SDK se perfila como una solución clave para el futuro de la IA.

¿Qué es Cloudflare AI Agents SDK?

El Cloudflare AI Agents SDK es un conjunto de herramientas y bibliotecas diseñadas para simplificar el proceso de construcción de agentes de inteligencia artificial. Se basa en la tecnología de Durable Objects de Cloudflare, que proporciona una infraestructura robusta y escalable para la ejecución de estos agentes.

Este SDK no solo facilita la creación de agentes, sino que también aborda los desafíos comunes asociados con su desarrollo, como la persistencia de estado, el manejo de tareas de larga duración y la escalabilidad horizontal. Simplifica la persistencia del estado, el manejo de tareas a largo plazo y el escalado horizontal.

Ventajas de Usar Durable Objects para Agentes de IA

Los Durable Objects son una pieza fundamental del AI Agents SDK. Ofrecen varias ventajas clave para el desarrollo de agentes de IA:

• Persistencia de Estado: Los Durable Objects permiten que los agentes mantengan su estado a lo largo del tiempo, incluso si se reinician o migran a otro servidor. Esto es crucial para agentes que necesitan recordar interacciones previas o mantener información contextual.
• Escalabilidad Horizontal: La arquitectura de Durable Objects facilita el escalado horizontal de los agentes. A medida que aumenta la demanda, se pueden crear nuevas instancias del agente para manejar el tráfico adicional sin afectar el rendimiento.
• Concurrencia: Los Durable Objects manejan la concurrencia de manera eficiente, lo que permite que múltiples usuarios interactúen con el mismo agente simultáneamente sin problemas de contención o bloqueo.
• Bajo Costo: Aprovechar la infraestructura de Cloudflare puede resultar más económico que mantener servidores dedicados o soluciones de persistencia de datos complejas.

Roadmap y Futuras Integraciones

El futuro del Cloudflare AI Agents SDK es prometedor, con varias integraciones planeadas que ampliarán aún más sus capacidades:

• Integración con APIs de Email: Esta integración permitirá que los agentes interactúen con usuarios a través de emails, lo que abrirá la puerta a casos de uso como asistentes virtuales, notificaciones inteligentes y automatización de flujos de trabajo.
• Uso de WebRTC para Voz y Video: La integración con WebRTC permitirá que los agentes interactúen con usuarios a través de voz y video en tiempo real, lo que habilitará casos de uso como chatbots conversacionales, asistentes de voz y sistemas de telepresencia.
• Marco de Evaluación Incorporado: Este marco facilitará la evaluación y el seguimiento del rendimiento de los agentes, lo que permitirá a los desarrolladores identificar áreas de mejora y optimizar su funcionamiento.
• Capacidad de Autohospedar Agentes: Esta característica permitirá que los desarrolladores autohospeden sus agentes en su propia infraestructura, lo que les dará mayor control sobre su despliegue y seguridad. Permite autohospedar agentes y tener más control sobre su implementación.

Demostración del Chatbot de Cloudflare

Para ilustrar las capacidades del AI Agents SDK, consideremos un ejemplo práctico: la construcción de un chatbot. Aunque el SDK no se limita a chatbots, este caso de uso demuestra claramente su potencia y flexibilidad.

En la demostración, el chatbot utiliza el SDK para:

• Persistir el estado de la conversación: El chatbot recuerda las interacciones previas con el usuario, lo que permite mantener el contexto a lo largo del tiempo.
• Programar tareas: El chatbot puede programar tareas para ejecutarse en el futuro, como enviar recordatorios o realizar acciones automatizadas.
• Interactuar con herramientas externas: El chatbot puede interactuar con herramientas externas a través de APIs, como consultar el clima o buscar información en la web.
• Sincronización Multi-ventana: Se puede abrir la misma instancia de un chatbot en dos navegadores y toda la información está sincronizada.

Programación de Tareas con el SDK

Una de las características más destacadas del AI Agents SDK es su capacidad para programar tareas. Esto permite que los agentes realicen acciones automatizadas en un momento posterior, lo que es útil para una variedad de casos de uso.

Por ejemplo, podemos programar el chatbot para que:

• Envíe un recordatorio al usuario después de un cierto tiempo: Podemos programar el chatbot para que envíe un recordatorio al usuario después de un cierto tiempo, usando Algo como “En 10 segundos, avísame sobre Mejor Pila” y pulsando Enter, lo cual permitirá al chatbot programar una tarea para avisarnos.
• Realice una acción automatizada a una hora específica: Podemos programar el chatbot para que realice una acción automatizada a una hora específica, como enviar un email o actualizar una base de datos.
• Ejecute una tarea periódicamente: Podemos programar el chatbot para que ejecute una tarea periódicamente, como recopilar datos de la web o enviar informes. Esta capacidad de programación de tareas es posible gracias a la persistencia de estado proporcionada por los Durable Objects. El agente puede guardar información sobre la tarea programada y asegurarse de que se ejecute en el momento correcto, incluso si se reinicia o migra a otro servidor.

Integración Humana en el Bucle

En algunos casos, es necesario que un humano intervenga en el proceso de Toma de decisiones de un agente de IA. El AI Agents SDK facilita la integración humana en el bucle, permitiendo que los agentes soliciten la aprobación de un humano antes de realizar ciertas acciones.

Por ejemplo, en la demostración del chatbot, cuando se le pregunta por el clima en Londres, solicita la aprobación de un humano antes de llamar a una API externa para obtener la información. El bot necesita autorización humana para acceder a información del clima. Esto es útil para:

• Asegurar que las acciones del agente sean seguras y responsables: La intervención humana puede ayudar a prevenir acciones no deseadas o perjudiciales.
• Manejar situaciones complejas o ambiguas: En situaciones donde la toma de decisiones es difícil, un humano puede proporcionar el contexto adicional necesario.
• Construir confianza en el agente: La intervención humana puede ayudar a generar confianza en el agente, especialmente en las primeras etapas de su desarrollo.

Conexión a un Agente

Para conectarte a un agente, puedes usar el hook useAgent del SDK. Este hook gestiona la conexión WebSocket y facilita la comunicación con el agente. Solo necesitas especificar el ID del agente al que deseas conectarte.

En el código de React, puedes conectar un agente a traves de un ID especifico. Este hook se conecta a traves de WebSocket, manejando la comunicación por ti. Puedes ver un ejemplo de esto en el código del cliente.

Manejo del Estado del Agente

El estado del agente se almacena en una base de datos SQLite dentro de cada instancia del Durable Object. Puedes interactuar con esta base de datos para obtener y modificar el estado del agente.

El estado del agente se guarda en SQLite, dentro de cada instancia durable. Permite interacciones y modifica su estado.

Definición de Herramientas y Capacidades

Las herramientas y capacidades del agente se definen en un archivo separado, donde se especifican las acciones que el agente puede realizar y los parámetros que necesita para llevarlas a cabo. Las capacidades se especifican en archivos separados.

Esto permite una mayor modularidad y flexibilidad en el diseño del agente. Puedes ver un ejemplo de cómo se definen estas herramientas en el archivo tools.ts del proyecto de demostración.

Utilizando Diferentes Modelos de IA

El AI Agents SDK es compatible con una amplia gama de modelos de IA, siempre y cuando soporten el esquema de API de OpenAI. Esto te permite elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades y presupuesto.

El AI Agents SDK funciona con la API de OpenAI. Esto te permite escoger que modelo usar según necesidades.

Además, si utilizas Cloudflare Workers AI, puedes aprovechar el enrutamiento de modelos para dirigir las solicitudes a diferentes modelos de IA en función de factores como la disponibilidad, el costo y el rendimiento.

Modelo de Precios Basado en el Uso

Cloudflare AI Agents SDK sigue un modelo de precios basado en el uso, lo que significa que solo pagas por los recursos que consumes. El costo depende de factores como:

• El número de solicitudes a los agentes de IA: cuanto más interactúen los usuarios con tus agentes, mayor será el costo.
• La cantidad de almacenamiento utilizada por los Durable Objects: El almacenamiento del estado del agente tiene un costo asociado.
• El consumo de ancho de banda: La transferencia de datos entre los agentes y los usuarios también Genera costos.

Optimización de Costos

Para optimizar los costos del Cloudflare AI Agents SDK, puedes considerar las siguientes estrategias:

• Optimizar el diseño del agente: Diseña tus agentes para que utilicen los recursos de manera eficiente y minimicen el número de solicitudes y la cantidad de almacenamiento necesaria.
• Implementar estrategias de almacenamiento en caché: Utiliza el almacenamiento en caché para reducir el número de solicitudes a los agentes.
• Utilizar el enrutamiento de modelos de Cloudflare Workers AI: Si utilizas Cloudflare Workers AI, puedes enrutar las solicitudes a diferentes modelos de IA en función del costo y el rendimiento.

Construcción Simplificada de Agentes de IA

El SDK proporciona una interfaz sencilla e intuitiva para construir agentes de IA, lo que reduce la complejidad del proceso de desarrollo. Interface intuitiva para simplificar la construcción de agentes. Facilita la conexión al uso con Durable Object, encargándose de las complejidades por ti.

Persistencia de Estado con Durable Objects

Los Durable Objects permiten que los agentes mantengan su estado a lo largo del tiempo, lo que es crucial para aplicaciones que requieren memoria y contexto. Durable Objects permite persistencia de estado. Guarda las interacciones con el usuario y su información.

Escalabilidad Horizontal

La arquitectura de Durable Objects facilita el escalado horizontal de los agentes, lo que garantiza que puedan manejar grandes volúmenes de tráfico sin afectar el rendimiento. Escalado horizontal que facilita la implementación.

Programación de Tareas

Los agentes pueden programar tareas para ejecutarse en el futuro, lo que permite automatizar acciones y procesos. Capacidad de programación de tareas a futuro.

Integración Humana en el Bucle

El SDK facilita la integración humana en el bucle, permitiendo que los agentes soliciten la aprobación de un humano antes de realizar ciertas acciones. Fácil integración humana en el bucle.

Chatbots Conversacionales

Construye chatbots capaces de mantener conversaciones fluidas y naturales con los usuarios, recordando el contexto y adaptándose a sus necesidades. Crea chatbots personalizados.

Asistentes Virtuales

Desarrolla asistentes virtuales que puedan ayudar a los usuarios con una variedad de tareas, como programar reuniones, reservar vuelos y responder preguntas. Útil para facilitar la automatización de tareas.

Automatización de Flujos de Trabajo

Automatiza flujos de trabajo complejos integrando agentes de IA con APIs externas y sistemas existentes. Integra agentes de IA a sistemas existentes y APIs externas.

Notificaciones Inteligentes

Envía notificaciones inteligentes a los usuarios basadas en su comportamiento, ubicación o preferencias. Envia notificaciones inteligentes y personalizadas.

Sistemas de Recomendación

Crea sistemas de recomendación personalizados que sugieran productos, servicios o contenido a los usuarios en función de sus intereses. Facilita la creación de sistemas de recomendación personalizados.