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Introducción a los agentes autónomos ☁️

Introducción a los agentes autónomos ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Introducción a los agentes autónomos | Blog de desarrolladores de Salesforce

El panorama de la IA está cambiando a un ritmo tan rápido que las tecnologías futuristas como la IA autónoma ya están mucho más cerca de lo que piensas. Esto se debe a la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) están comenzando a incorporarse en casi todas las formas en que interactúa con las aplicaciones. Para los desarrolladores, esto supone un cambio en la forma en que abordamos la creación de aplicaciones, desde las formas en que las reunimos hasta la creación con una UX conversacional completamente nueva.

En esta publicación de blog, veremos cómo los agentes autónomos incorporan la IA a la forma en que funcionan las aplicaciones y, al mismo tiempo, nos acercan a un mundo autónomo.

¿Qué son los agentes autónomos?

En nuestro panorama tecnológico, los agentes son sistemas avanzados que aprovechan el poder de los modelos lingüísticos para razonar y tomar decisiones. Lo que los diferencia de otro bot o marco es el hecho de que los agentes pueden realizar tareas en su nombre utilizando herramientas y memoria.

Las herramientas son extensiones de las capacidades de un modelo de lenguaje, que cierran brechas en su conocimiento y le permiten interactuar con fuentes de datos externas o recursos computacionales. Con estas herramientas, un modelo de lenguaje puede obtener datos en tiempo real, ejecutar tareas y utilizar los resultados para informar sus acciones posteriores. Por ejemplo, si un modelo de lenguaje conoce información solo hasta una fecha determinada, las herramientas pueden proporcionarle información más actualizada de la web, bases de datos u otras fuentes externas.

La memoria proporciona a los agentes la capacidad de recordar interacciones pasadas, lo que puede ser esencial para la continuidad de las tareas y el aprendizaje de acciones anteriores. Esta memoria puede ser de corta duración, centrándose en interacciones recientes, o de largo plazo, recordando eventos o patrones pasados importantes que son relevantes para situaciones actuales.

Juntos, estos elementos transforman un modelo de lenguaje en un agente que no sólo puede comprender y generar texto, sino también actuar sobre esa comprensión en contextos del mundo real. Dichos agentes pueden ejecutar soluciones de forma autónoma para los usuarios, pero también pueden integrar la intervención humana, especialmente en escenarios donde existen incertidumbres o excepciones.

¿Cómo funcionan los agentes?

Se han creado muchos marcos para respaldar el avance de los agentes, siendo algunos de los más populares AutoGPT y LangChain . Generalmente, los agentes siguen un patrón similar: el marco ReAct para razonar y actuar en modelos lingüísticos .

Este marco consta de una serie de pasos:

  1. El usuario proporciona información.
  2. El agente “piensa” en la respuesta adecuada
  3. El agente determina la acción, selecciona la herramienta relevante y decide la entrada para esa herramienta.
  4. La herramienta ofrece un resultado.
  5. El proceso recorre los pasos 2 a 4 hasta que el agente determina que la tarea está completa

Este proceso es el que empieza a hacer autónomo al agente. Al confiar en el LLM para pensar en la respuesta y determinar las acciones apropiadas necesarias, actúa por sí solo para crear el resultado deseado.

Usando LangChain como ejemplo, digamos que queremos crear una aplicación que permita a un cliente gestionar sus pedidos. Primero, podríamos darle a la aplicación acceso a nuestra base de datos de pedidos, base de datos de clientes y API de socios de envío. Luego, configuraríamos una serie de herramientas a las que puede acceder la aplicación para consultar datos, actualizarlos y utilizar IA generativa para redactar una respuesta.

Este agente de gestión de pedidos dispone de seis herramientas que puede utilizar “dentro de su dominio de conocimiento”:

  1. Query Orders es una herramienta que puede consultar pedidos desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  2. Update Order es una herramienta que puede actualizar un único pedido desde una base de datos a través de una API conectada a una base de datos PostgreSQL.
  3. Manage Tracking Info es una herramienta que puede gestionar un envío a través de una API proporcionada por una empresa de envío
  4. Get Customer es una herramienta que puede consultar datos de clientes desde una API conectada a un sistema CRM
  5. Update Customer es una herramienta que puede actualizar los datos de los clientes a través de una API conectada a un sistema CRM
  6. Compose Response es una herramienta que puede pasar indicaciones a un LLM y devolver una respuesta.

Veamos ahora cómo un agente podría manejar casos de uso relacionados con la gestión de pedidos. Por ejemplo, ¿cómo puede el agente ayudar a un usuario a obtener una actualización sobre el estado de su pedido?

  1. El usuario solicita la información más reciente de su pedido a través de un chatbot
  2. El agente “piensa” y determina la acción correcta que debe tomar
    1. El agente primero utiliza la herramienta Consultar cliente para consultar los detalles del cliente.
    2. Luego, el agente utiliza la herramienta Consultar pedidos para consultar pedidos desde una base de datos.
    3. Luego, el agente utiliza la herramienta Administrar información de seguimiento para obtener la información de envío más reciente de su socio de envío.
    4. Luego, el agente toma ambos resultados y utiliza la herramienta Redactar respuesta para generar una respuesta.
  3. La respuesta se devuelve al usuario.

En este escenario, el agente pudo tomar las herramientas que le proporcionamos y determinar el pedido y los parámetros que necesitan para crear el resultado correcto para el usuario, en este caso, toda su información de pedido y envío. Lo que es importante tener en cuenta aquí es que el usuario puede hacerle al agente cualquier pregunta sobre su pedido y el agente puede usar IA para razonar y usar las herramientas en el orden que necesite.

Como desarrollador, su función se centra más en crear las herramientas y permitir que el agente administre la orquestación.

Mantener a un humano informado

El desafío ético con los agentes autónomos es que no hay ningún ser humano involucrado cuando se trata de ejecutar las acciones. En Salesforce, estamos comprometidos con el uso ético de la IA y queremos dejarlo claro en nuestras implementaciones de este tipo de tecnología. Ciertas reglas exigen que una persona sea responsable de tomar la decisión final en asuntos con consecuencias legales o de impacto comparable, incluida la contratación laboral, la aprobación de préstamos, las admisiones educativas y las sugerencias en justicia penal. Esta insistencia en la supervisión humana, en lugar de decisiones automatizadas, tiene como objetivo identificar y reducir mejor los posibles sesgos y daños.

¿Qué significa esto para el futuro de Salesforce?

En Dreamforce este año, les dimos una idea de cómo será el futuro de Salesforce y la IA autónoma en la plataforma Einstein 1. Einstein Copilot es nuestra respuesta a un asistente conversacional de IA generativa basado en agentes que utiliza habilidades y acciones para guiar a los usuarios a través de la interacción con Salesforce. Esto introduce un paradigma de desarrollo completamente nuevo para Salesforce, uno en el que estamos creando piezas de funcionalidad más pequeñas que pueden ser orquestadas por Einstein Copilot.

¿Cómo se compara Einstein Copilot con un agente de IA?

Si bien existen varias similitudes entre Copilot y un marco de agente de código abierto, la verdadera diferencia es el acceso de Copilot a toda la plataforma de metadatos de Salesforce. No sólo eso, sino que el alcance es mucho mayor. En lugar de agentes individuales, tienes muchas habilidades , y en lugar de herramientas tienes acciones .

Por ejemplo, si desea actualizar un pedido utilizando Copilot, deberá crear una habilidad de gestión de pedidos. Con otros marcos, necesitarías crear un agente completo para la gestión de pedidos.

Cuando se trata de acciones, usted tiene el poder de la Plataforma Einstein 1 detrás de usted. Podrá utilizar Apex, Flow, las numerosas API de plataforma, SOQL y mucho más para brindarle a su habilidad la capacidad de reunir datos desde cualquier lugar. También tiene acceso directo a los datos de toda la plataforma.

Estudio Einstein Copiloto

Estas habilidades y acciones se reúnen en Einstein Copilot Studio , que le permite ensamblar flujos, indicaciones, Apex y más en colecciones de funcionalidades.

Actualmente existen tres herramientas dentro de Einstein Copilot Studio:

  • Prompt Builder le permite crear plantillas de mensajes utilizando campos de combinación de registros y datos proporcionados por Flow y Data Cloud.
  • Skills Builder le permite ensamblar acciones, como métodos invocables de Apex, flujos y llamadas de API de MuleSoft, y otorgárselas a un agente.
  • Model Builder le permite traer sus propios modelos de IA a Salesforce

Juntos, podrán crear agentes potentes en Salesforce que puedan usar su código para responder preguntas y ayudar a los usuarios.

La capa de confianza de Einstein

Una gran ventaja de Einstein Copilot es Einstein Trust Layer. Trust Layer proporciona un entorno seguro para el procesamiento de datos a través de un modelo de lenguaje grande, lo que garantiza que los datos del usuario permanezcan confidenciales al enmascarar información de identificación personal, verificar la salida en busca de contenido inapropiado y garantizar que no haya persistencia de datos fuera de Salesforce.

Trust Layer se ejecuta a través de un proceso de varios pasos para garantizar que los datos estén fundamentados y enmascarados antes de ser procesados por un proveedor de LLM externo, y proporciona una puerta de enlace segura para interactuar con dichos LLM. Una vez que se ha generado una respuesta, la verifica en busca de contenido tóxico y desenmascara los datos antes de presentárselos al usuario. Puede ver más de cerca la capa de confianza en nuestra publicación de blog Dentro de la capa de confianza de Einstein .

Resumen

La IA autónoma se hace realidad mucho más cerca a través de agentes, lo que marca el comienzo de una nueva era de tecnología en la que el razonamiento y la toma de decisiones se potencian con herramientas y memoria. Einstein Copilot de Salesforce introduce este enfoque impulsado por agentes en la plataforma, ofreciendo un asistente de IA conversacional que guía a los usuarios, aprovecha los vastos metadatos de Salesforce y garantiza la integridad de los datos a través de Einstein Trust Layer. Este cambio transformador significa no sólo una evolución en las interacciones de IA, sino también una promesa de experiencias seguras, eficientes y fluidas para los usuarios de Salesforce.

Sobre el Autor

Stephan Chandler-García es el director de contenido estratégico de Salesforce. Ha estado en el ecosistema de Salesforce durante más de 10 años como cliente, socio e ISV. Puede encontrar a Stephan en persona en un grupo comunitario Trailblazer o en una de nuestras conferencias en todo el mundo. Alternativamente, sígalo en X (Twitter) o GitHub .

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Diseñe una API Swagger con código para traer datos a Salesforce ☁️

Diseñe una API Swagger con código para traer datos a Salesforce ☁️

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El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

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Diseñe una API de Swagger con código para llevar datos a Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

La integración de una API externa con su organización de Salesforce puede ser una tarea sencilla que no requiere código si utilizaCredenciales con nombre y Servicios externos . Deberá crear una credencial con nombre que apunte a la API y configurar un servicio externo en la interfaz de usuario de configuración. La clave aquí es proporcionar una especificación OpenAPI para la API. Si la API no tiene una, puede diseñarla usted mismo manualmente usando YAML o JSON, usar MuleSoft Anypoint Platform o aprovechar las herramientas y el código de código abierto.

En esta publicación, le presentaremos la especificación OpenAPI y Swagger, discutiremos los elementos principales de la especificación y lo guiaremos a través del diseño e implementación de una API con código. Usaremos Node.js y Swagger dentro del marco Fastify para esta tarea. Finalmente, integraremos esta API con Salesforce.

OpenAPI y Swagger

OpenAPI es una especificación para diseñar y construir API. Proporciona una forma estandarizada de definir su API para otros, brindando una forma estructurada que incluye puntos finales, tipos de solicitud/respuesta, definiciones de esquema, métodos de autenticación y más. Las especificaciones de OpenAPI están escritas en formatos YAML o JSON, ambos fáciles de leer y escribir. Esta especificación es ampliamente adoptada y respaldada por una variedad de herramientas, lo que la convierte en una opción popular para diseñar y documentar API. De hecho, si desea importar una API a Salesforce utilizando servicios externos, deberá especificarse con OpenAPI. Además, Salesforce es miembro de la Iniciativa OpenAPI .

Nota: A la fecha de esta publicación, la versión actual de la especificación OpenAPI es 3.1.0.

Swagger , por otro lado, es un conjunto de herramientas ( la mayoría de código abierto ) para implementar la especificación OpenAPI. Incluye la interfaz de usuario de Swagger, que proporciona una interfaz gráfica para comprender y probar las API, y Swagger Codegen, que genera código SDK de cliente y apéndices de servidor a partir de una especificación OpenAPI.

La especificación OpenAPI v2 también se conoce como Swagger, pero su nombre cambió cuando se convirtió en parte de la iniciativa OpenAPI en 2016.

Estructura básica de la especificación OpenAPI

La especificación OpenAPI está organizada en las siguientes secciones clave:

API abierta Define el documento raíz y combina la lista de recursos y la declaración de la API. Requerido
Información Proporciona metadatos sobre la API, como el título, la descripción, los términos del servicio, la información de contacto, etc. Obligatorio
Servidores Especifica una o más URL base para su API, como producción o preparación.
Seguridad Define un esquema de seguridad que pueden utilizar las operaciones de la API.
Caminos Describe las rutas y operaciones disponibles para la API. Cada ruta tiene un método HTTP con los detalles de la operación.
Etiquetas Agrega metadatos a una sola etiqueta que utiliza el objeto de operación.
Documentos externos Proporciona una descripción y una URL para la documentación externa.
Componentes Define un conjunto de objetos reutilizables para diferentes aspectos de la API. Esto puede incluir esquemas, respuestas, parámetros, ejemplos, cuerpos de solicitud, encabezados, esquemas de seguridad, etc.

Para obtener una explicación más detallada de cada sección y sus correspondientes definiciones de objeto, consulte la documentación oficial de la especificación OpenAPI .

Para fines de demostración, crearemos una API para administrar una librería. Esta API contará con dos métodos HTTP: uno para enumerar los libros disponibles y otro para agregar nuevos libros. A continuación, encontrará una definición básica de esta API, centrándose en el método para listar libros ( GET /books ) y sus objetos de respuesta.

Tenga en cuenta que estamos usando tres secciones principales aquí: Información , Rutas y Componentes . Como se mencionó anteriormente, describiremos esta API a medida que la implementemos mediante código. Para este propósito, utilizaremos Fastify y Fastify Swagger.

Fastify y Fastify Swagger

Fastify es un marco web altamente eficiente y flexible para Node.js. Está diseñado para facilitar su uso y ofrecer la máxima velocidad sin comprometer la personalización. Fastify proporciona una base sólida para las aplicaciones web y las API, con funciones como la validación de solicitudes y respuestas basadas en esquemas, ganchos, complementos y registro automático. Una de sus principales ventajas radica en su ecosistema, que incluye numerosos complementos centrales y mantenidos por la comunidad.

Uno de estos complementos es fastify-swagger . Este complemento nos permite ofrecer definiciones de Swagger (OpenAPI v2) u OpenAPI v3, que se generan automáticamente a partir de sus esquemas de ruta o de una definición existente de Swagger/OpenAPI. Además, utilizará fastify-swagger-ui , un complemento que sirve una instancia de Swagger UI dentro de su aplicación.

Nota: La siguiente demostración requiere la instalación de Node.js LTS y, a la fecha de esta publicación de blog, la última versión es v18.16.0.

Comencemos a crear la API de su librería instalando Fastify CLI y generando un nuevo proyecto ejecutando:

Luego, vayamos a la carpeta del proyecto e instalemos las dependencias fastify-swagger y fastify-swagger-ui .

Nota: En esta demostración, se centrará en tres aspectos principales: agregar compatibilidad con Swagger a Fastify, definir rutas de API y delinear esquemas y tipos de respuesta. No explicaremos cómo integrar la API con una base de datos. Si está interesado en explorar la fuente completa del proyecto, está disponible en el repositorio de ejemplos de codeLive.

Agreguemos compatibilidad con Swagger a Fastify editando el archivo app.js , luego importemos Swagger y SwaggerUI y registrémoslos como complementos.

aplicación.js

En la configuración del complemento de Swagger, tiene la opción de pasar toda la definición de especificación de OpenAPI, o puede aprovechar el enfoque dinámico que ofrece el complemento. Para esta demostración, utilizará el enfoque dinámico. Dado que el único campo obligatorio es info , definirá los metadatos de su API allí, además, la sección refResolver se encarga de nombrar las referencias de definición de esquema.

Y para SwaggerUI, solo especifica la ruta donde se alojará el sitio de documentación.

Ahora vamos a crear una carpeta schemas . Aquí es donde definirá los esquemas de su API. Para esta demostración, definirá un esquema book y un esquema error .

esquemas/index.js

Los esquemas representan la estructura de los objetos con los que trabajará, tanto para los cuerpos de solicitud como para los de respuesta. Para la especificación OpenAPI, el complemento Swagger agregará automáticamente estos objetos en el campo components .

Finalmente, definamos las rutas API para GET /books y POST /books usando Fastify. Primero, deberá registrar los esquemas dentro de Fastify. Luego, especificará los objetos de respuesta y solicitud para cada ruta que haga referencia a esos esquemas.

rutas/root.js

{ // … look at the code repository for a complete implementation } ) // POST /books fastify.post( ‘/books’, { schema: { description: "Create a book", body: { $ref: ‘book#’, required: [‘author’, ‘title’] }, response: { 201: { description: ‘Returns the book that has been created’, $ref: ‘book#’ }, 500: { description: ‘Returns an error’, $ref: ‘error#’ } } } }, async (request, reply) => { const { title, author } = request.body const id = randomUUID() const client = await fastify.pg.connect() try { const { rows: books } = await client.query( ‘INSERT INTO books(id, title, author) VALUES($1, $2, $3) RETURNING *’, [id, title, author] ) const [newBook] = books reply.code(201).send(newBook) } catch (error) { reply .status(500) .send({ code: 500, message: `An error ocurred: ${error.message}` }) } finally { client.release() } } ) // GET / fastify.get(‘/’, { schema: { hide: true } }, async function (request, reply) { reply.status(301).redirect(‘/api-docs’) })
} «>

Analicemos la ruta POST /books :

  • La función fastify.post define el método HTTP.
  • El primer argumento especifica la ruta: /books.
  • El segundo argumento especifica el schema , que incluye el body : el objeto de carga útil que espera la API. (Tenga en cuenta que es una referencia al esquema del book ). También incluye varios objetos response para esa ruta, que se asignan a los códigos de estado HTTP correspondientes 201 y 500 .
  • El tercer argumento es la implementación de la ruta. En este caso, está insertando el objeto en la base de datos y devolviendo el nuevo objeto. Si este proceso falla, devolverá un objeto de error. Es importante tener en cuenta que está utilizando los mismos esquemas que definió anteriormente.

Nota: También tiene la opción de excluir ciertas rutas de la documentación pasando hide: true en el objeto de esquema de esa ruta específica, como se demuestra en GET / route.

Su API está lista, así que ejecútela localmente para echar un vistazo a la interfaz de SwaggerUI ejecutando:

Y navegue a http://localhost:3000/api-docs para ver las diferentes rutas, su documentación y tener una forma de probarlas directamente desde la interfaz.

Si desea probarlo e implementarlo en Heroku, asegúrese de actualizar el script start en el archivo package.json con lo siguiente.

Además, asegúrese de tener acceso a una base de datos Heroku PostgreSQL y cree el esquema de la base de datos ejecutando:

<dx-code-block title language code-block="heroku pg:psql

Nota: El archivo database.sql está disponible en el repositorio de ejemplos de codeLive.

Luego puede implementarlo ejecutando:

Si desea ver cómo se ve implementado, vea mi versión que se ejecuta en Heroku .

Integración de una API externa con Salesforce

Ahora que tiene una API de acceso público, integrémosla con Salesforce como un servicio externo.

Primero, deberá crear una credencial con nombre para esta API. En la interfaz de usuario de configuración, vaya a Seguridad > Credenciales con nombre y cree una credencial externa con un protocolo de autenticación personalizado y una entidad de seguridad.

Asegúrese de que la credencial externa tenga una entidad principal a la que le haya asignado permisos en Acceso principal de credenciales externas en su conjunto de permisos.

Luego, cree una credencial con nombre que haga referencia a la credencial externa con la URL que apunta a la API pública.

A continuación, vaya a Integraciones > Servicios externos y agregue un nuevo servicio externo desde una especificación de API, seleccione la credencial con nombre y configure la ruta relativa a la ruta de especificación de OpenAPI. En su demostración, será /api-docs/json .

Después de eso, guarde sus cambios y seleccione las operaciones que desea importar a Salesforce, revise las operaciones y finalice.

Como puede ver, las operaciones que ha seleccionado se han importado correctamente, especificando tanto los parámetros de entrada como los de salida.

Ahora podrá invocar este servicio externo desde Flow, Apex, Einstein Bots y OmniStudio.

Conclusión

OpenAPI y los servicios externos de Salesforce brindan una poderosa combinación para integrar API externas en su organización de Salesforce. Al aprovechar el enfoque estandarizado de OpenAPI para definir las API y la capacidad de Salesforce para consumir fácilmente estas definiciones e invocarlas desde soluciones de código bajo y pro-código, los desarrolladores como usted pueden optimizar el proceso de conexión a servicios externos y mejorar las capacidades de sus aplicaciones de Salesforce.

Si está interesado en obtener más información sobre los servicios externos , puede encontrar una lista de recursos de aprendizaje a continuación, incluidos videos que muestran cómo invocarlos desde Flow y Apex.

Recursos de aprendizaje

Sobre el Autor

Julián Duque es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en Node.js, JavaScript y desarrollo backend. Le apasiona la educación y el intercambio de conocimientos y ha estado involucrado en la organización de comunidades tecnológicas y de desarrolladores desde 2001.

Sígalo en Twitter @julian_duque, @julianduque.co en Bluesky social o LinkedIn.

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