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Índice de contenido:

1. Introducción
2. AI de investigación: agentes inteligentes y flujo de trabajo iterativo
3. Agentes de investigación especializados: ventajas y oportunidades
4. Aplicaciones de la investigación en los negocios
5. Construcción de un agente de investigación paso a paso
6. Integración del agente de investigación en tu flujo de trabajo
7. Uso de la plataforma make.com para automatizar el proceso de investigación
8. Creación de una interfaz web con Streamlit
9. Despliegue del agente de investigación como un servicio web con FastAPI
10. Incorporación del agente de investigación en los sistemas existentes

Construcción de un agente de investigación paso a paso 👨‍💻

En este apartado, te guiaré a través de los pasos necesarios para construir tu propio agente de investigación utilizando el lenguaje de programación Python y diversas bibliotecas y servicios en la nube. A continuación, te mostraré cómo utilizar Visual Studio Code para desarrollar el agente como una aplicación de Python y cómo implementarlo como un servicio web utilizando la plataforma Render.com.

Paso 1: Preparación del entorno de desarrollo

Antes de empezar, asegúrate de tener instalado Visual Studio Code en tu ordenador. También necesitarás tener una cuenta en OpenAI para acceder a su API, así como suscribirte a los servicios de SerpAPI y Browserless para realizar búsquedas en Internet y extraer información de sitios web de manera automática.

Paso 2: Configuración de las API Keys

Una vez tengas tus cuentas en OpenAI, SerpAPI y Browserless, deberás obtener las API Keys correspondientes. Estas API Keys serán necesarias para autenticar las solicitudes que realizará tu agente de investigación a través de las APIs de estos servicios.

Paso 3: Creación de la estructura del proyecto

En tu entorno de desarrollo, crea una nueva carpeta para tu proyecto y nómbrala como desees. A continuación, crea un archivo llamado app.py que contendrá todo el código de tu agente de investigación.

Paso 4: Definición de las herramientas de búsqueda

Uno de los primeros componentes que necesitarás desarrollar es una herramienta de búsqueda que permita a tu agente encontrar enlaces útiles relacionados con un determinado tema. Para Ello, utilizarás el servicio SerpAPI, que te permitirá realizar búsquedas en Google y obtener los resultados de búsqueda en forma de URLs.

Paso 5: Definición de las herramientas de extracción de contenido web

Una vez que tu agente haya encontrado los enlaces relevantes, necesitarás una herramienta que le permita extraer el contenido de los sitios web asociados a esos enlaces. Para esta tarea, utilizarás el servicio Browserless, que te permitirá hacer Web Scraping (extracción de contenido web) de manera automática.

Paso 6: Conexión de las herramientas y creación del agente

Una vez que hayas definido las herramientas de búsqueda y extracción de contenido web, procederás a conectarlas y crear el agente de investigación en sí. Utilizarás la biblioteca OpenAI para crear el agente y pasarle las entradas y salidas adecuadas.

Paso 7: Pruebas y depuración del agente

Antes de proceder a implementar el agente como un servicio web, es importante probar y depurar el código para asegurarse de que funcione correctamente. Puedes utilizar herramientas como Postman o cURL para realizar peticiones a la API del agente y comprobar que devuelve los resultados esperados.

Paso 8: Implementación del agente como un servicio web

Una vez que hayas probado y depurado el agente, estarás listo para implementarlo como un servicio web utilizando la plataforma Render.com. Render.com te permite desplegar tu aplicación Python como un servicio web de forma rápida y sencilla, proporcionando una URL pública para acceder a tu agente de investigación.

Paso 9: Integración del agente en los sistemas existentes

La implementación del agente como un servicio web te brinda la posibilidad de integrarlo en tus sistemas existentes. Puedes utilizar la plataforma make.com para automatizar el proceso de investigación, por ejemplo, creando flujos de trabajo que se activen cuando se reciba un correo electrónico o se realice una acción específica en una aplicación determinada. De esta manera, podrás aprovechar al máximo la capacidad de tu agente de investigación en tus procesos empresariales.

¡Felicidades! Has completado con éxito la construcción de tu propio agente de investigación. Ahora puedes comenzar a utilizarlo en tus flujos de trabajo y disfrutar de los beneficios de la automatización de la investigación en tu negocio.

Recuerda que este es solo un ejemplo y que las posibilidades son infinitas. Puedes adaptar y mejorar tu agente según tus necesidades y agregar nuevas funcionalidades para maximizar su utilidad en tu negocio.

¡Espero que esta guía te haya sido útil y que disfrutes explorando el mundo de la investigación automatizada con tu propio agente!