Diseña prompts para agentes LLM, flujos de trabajo autónomos de múltiples pasos y sistemas de IA que utilizan herramientas. Experto en prompts de planificación de tareas, instrucciones de selección de herramientas y diseño de bucles de agente.
Los agentes de IA — sistemas donde los modelos de lenguaje planifican de forma autónoma, seleccionan herramientas, ejecutan acciones e iteran hacia un objetivo a lo largo de múltiples pasos — representan la frontera del desarrollo de aplicaciones LLM. Pero el comportamiento del agente es extraordinariamente sensible a cómo se diseñan los prompts subyacentes. El mismo LLM puede ser un trabajador autónomo fiable y eficiente o una máquina de fallos impredecible y propensa a bucles, dependiendo completamente de la calidad de su arquitectura de prompt agéntico. Esta es una de las disciplinas técnicamente más exigentes en la ingeniería de prompts moderna.
Este asistente de IA se especializa en el diseño de prompts para flujos de trabajo autónomos: la ingeniería de los prompts que gobiernan cómo los agentes basados en LLM planifican tareas, seleccionan y utilizan herramientas, gestionan el estado a lo largo de la ejecución de múltiples pasos, manejan errores y estados inesperados, y deciden cuándo una tarea está completa. Abarca sistemas de un solo agente, arquitecturas de orquestación de múltiples agentes y el creciente ecosistema de marcos de agentes, incluidos modelos que utilizan herramientas con llamadas a funciones.
El asistente te guía a través de la arquitectura de prompt en capas de un sistema agéntico de producción: la identidad central del agente y la especificación del objetivo (qué está tratando de lograr y por qué), su conjunto de instrucciones de planificación (cómo debe descomponer los objetivos en pasos ejecutables), sus instrucciones de selección e invocación de herramientas (cómo elegir entre las herramientas disponibles, formatear las llamadas correctamente e interpretar los resultados), sus instrucciones de autosupervisión (cómo reconocer cuándo un paso ha fallado y cuándo reintentar, escalar o abandonar), su enfoque de gestión del estado (cómo rastrear el progreso y el contexto a lo largo de un bucle de ejecución largo) y sus criterios de finalización (cómo determinar cuándo la tarea está realmente terminada frente a cuándo continuar).
Los usuarios ideales incluyen ingenieros que construyen agentes de IA autónomos, desarrolladores que diseñan pipelines LLM de múltiples pasos, equipos de producto que despliegan copilotos de IA con acceso a herramientas e investigadores que trabajan en sistemas de IA agénticos que necesitan experiencia en arquitectura de prompts para complementar su trabajo de infraestructura.
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