Curso introductorio al agente de Microsoft AI: Patrones de diseño de cuerpos multiinteligentes

Información sobre el cursoPublicado hace 5 meses Sharenet.ai

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Cuando empiece a trabajar en un proyecto que implique inteligencias múltiples, deberá tener en cuenta el patrón de diseño multiinteligencia. Sin embargo, puede que no resulte obvio cuándo pasar a la multiinteligencia y cuáles son sus ventajas.

breve

En este curso, Microsoft intenta responder a las siguientes preguntas:

¿Qué escenarios son aplicables a las inteligencias múltiples?
¿Cuáles son las ventajas de utilizar varias inteligencias frente a utilizar sólo una para realizar varias tareas?
¿Cuáles son los componentes básicos para implantar el patrón de diseño del organismo multiinteligente?
¿Cómo se observan las interacciones entre las inteligencias múltiples?

objetivo de aprendizaje

Al finalizar este curso, deberá ser capaz de:

Identificar los escenarios en los que son aplicables las inteligencias múltiples
Reconocer las ventajas de utilizar inteligencias múltiples frente a una sola inteligencia.
Comprender los bloques de construcción para implementar el patrón de diseño del Cuerpo Multi-Inteligente.

¿Cuál es la perspectiva más macro?

La multiinteligencia es un paradigma de diseño que permite que varias inteligencias trabajen juntas para alcanzar un objetivo común*.

Este modelo se utiliza en numerosos campos, como la robótica, los sistemas autónomos y la informática distribuida.

Escenarios para las inteligencias múltiples

Entonces, ¿qué escenarios son apropiados para utilizar las inteligencias múltiples? La respuesta es que hay muchos escenarios en los que el uso de las inteligencias múltiples es beneficioso, especialmente en las siguientes situaciones:

Grandes cargas de trabajoLa inteligencia artificial: las grandes cargas de trabajo pueden dividirse en tareas más pequeñas y asignarse a diferentes inteligencias, lo que permite un procesamiento paralelo y una finalización más rápida. Un ejemplo de ello son las grandes tareas de procesamiento de datos.
misión complejaLa inteligencia artificial: al igual que ocurre con las grandes cargas de trabajo, las tareas complejas pueden dividirse en subtareas más pequeñas y asignarse a distintas inteligencias, cada una especializada en un aspecto concreto de la tarea. Un buen ejemplo de ello son los coches autoconducidos, en los que distintas inteligencias gestionan la navegación, la detección de obstáculos y la comunicación con otros vehículos.
Experiencia diversificadaLas inteligencias pueden tener distintos conocimientos, lo que les permite gestionar distintos aspectos de una tarea con más eficacia que una sola inteligencia. Un buen ejemplo de ello es el sector sanitario, donde las inteligencias pueden gestionar el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el seguimiento del paciente.

Ventajas de utilizar inteligencias múltiples frente a una sola inteligencia

Un sistema de un solo cuerpo inteligente puede ser adecuado para tareas sencillas, pero para tareas más complejas, el uso de inteligencias múltiples puede aportar varias ventajas:

profesionalizaciónCada inteligencia puede especializarse en tareas específicas. La falta de especialización de una sola Inteligencia significa que se tiene una Inteligencia que puede hacer todas las tareas, pero que puede confundirse sobre qué hacer cuando se enfrenta a una tarea compleja. Por ejemplo, puede acabar realizando una tarea para la que no es la más adecuada.
escalabilidadEl sistema puede ampliarse más fácilmente añadiendo más inteligencias en lugar de sobrecargar las inteligencias individuales.
tolerancia a fallosSi falla una inteligencia, las demás pueden seguir funcionando, lo que garantiza la fiabilidad del sistema.

Tomemos como ejemplo la reserva de un viaje para un usuario. Un sistema de inteligencia única debe gestionar todos los aspectos del proceso de reserva de un viaje, desde la búsqueda de vuelos hasta la reserva de hoteles y coches de alquiler. Para conseguirlo utilizando una única inteligencia, ésta debe disponer de las herramientas necesarias para gestionar todas estas tareas. Esto puede dar lugar a un sistema complejo y de gran tamaño, difícil de mantener y ampliar. En cambio, un sistema multiinteligente permitiría que distintas inteligencias se especializaran en buscar vuelos, reservar hoteles y alquilar coches. De este modo, el sistema sería más modular y más fácil de mantener y ampliar.

Compárelo con una agencia de viajes gestionada por un matrimonio y una agencia de viajes franquiciada. En una tienda regentada por marido y mujer, un agente se encargará de todos los aspectos del proceso de reserva del viaje, mientras que en una franquicia habrá distintos agentes que se ocupen de diferentes aspectos del proceso de reserva del viaje.

Bloques de construcción para implantar patrones de diseño de cuerpos multiinteligentes

Antes de que puedas implementar el patrón de diseño Multi-Inteligente, necesitas entender los bloques de construcción que componen el patrón.

Ilustremos esto más concretamente volviendo a ver el ejemplo de la reserva de un viaje para un usuario. En este caso, se incluirán los bloques de construcción:

smartphone: Las inteligencias utilizadas para encontrar vuelos, reservar hoteles y alquilar coches necesitan comunicarse y compartir información sobre las preferencias y limitaciones de los usuarios. Es necesario decidir el protocolo y el método para esta comunicación. En concreto, esto significa que la inteligencia para encontrar vuelos tiene que comunicarse con la inteligencia para reservar hoteles para garantizar que las fechas de la reserva del hotel coinciden con las fechas del vuelo. Esto significa que las inteligencias necesitan compartir información sobre las fechas de viaje del usuario, lo que significa que usted necesita decidir el Qué inteligencias comparten información y cómo lo hacen.
Mecanismos de coordinaciónLa inteligencia debe coordinar sus acciones para garantizar que se cumplen las preferencias y las limitaciones de los usuarios. La preferencia del usuario puede ser que el hotel esté cerca del aeropuerto, mientras que la restricción puede ser que el coche de alquiler sólo esté disponible en el aeropuerto. Esto significa que la inteligencia que reserva el hotel debe coordinarse con la inteligencia que reserva el coche de alquiler para garantizar que se cumplen las preferencias y restricciones del usuario. Es decir, hay que decidir Cómo coordinan sus acciones las inteligencias.
Arquitectura corporal inteligenteLa inteligencia necesita tener una estructura interna para tomar decisiones y aprender de sus interacciones con el usuario. Esto significa que la inteligencia que encuentra vuelos necesita tener la estructura interna para decidir qué vuelos recomendar al usuario. Esto significa que necesita decidir Cómo las inteligencias toman decisiones y aprenden de sus interacciones con los usuarios. Un ejemplo de cómo las inteligencias pueden aprender y mejorar podría ser que una inteligencia que busque vuelos utilizara un modelo de aprendizaje automático para recomendar vuelos a los usuarios basándose en sus preferencias anteriores.
Visibilidad de la interacción corporal multiinteligenteLa inteligencia múltiple: Necesita comprender las interacciones entre las inteligencias múltiples. Esto significa que debe disponer de herramientas y técnicas para seguir las actividades e interacciones de las inteligencias. Esto puede adoptar la forma de herramientas de registro y supervisión, herramientas de visualización y métricas de rendimiento.
modo multisensorExisten diferentes modelos de implantación de sistemas de inteligencia múltiple: centralizado, descentralizado e híbrido. Debes decidir cuál es el modelo que mejor se adapta a tu caso de uso.
intervención humanaEn la mayoría de los casos, se necesitará la intervención humana, y será necesario indicar al organismo inteligente cuándo debe solicitar la intervención humana. Esto puede adoptar la forma de que el usuario solicite un hotel o un vuelo específico que el organismo inteligente no ha recomendado, o que solicite confirmación antes de reservar un vuelo o un hotel.

Visibilidad de la interacción corporal multiinteligente

Es importante comprender las interacciones entre las múltiples inteligencias. Esta visibilidad es esencial para depurar, optimizar y garantizar la eficacia del sistema global. Para ello, es necesario disponer de herramientas y técnicas que permitan seguir las actividades e interacciones de las inteligencias. Esto puede hacerse mediante herramientas de registro y supervisión, herramientas de visualización y métricas de rendimiento.

Por ejemplo, en el caso de la reserva de un viaje para un usuario, se podría tener un cuadro de mandos que muestre el estado de cada smartbody, las preferencias y restricciones del usuario y las interacciones entre los smartbodies. Este panel podría mostrar las fechas de viaje del usuario, los vuelos recomendados por el smartbody de vuelos, los hoteles recomendados por los smartbodies de hoteles y el alquiler de coches recomendado por los smartbodies de alquiler de coches. Esto le dará una idea clara de cómo interactúan las inteligencias entre sí y si se cumplen las preferencias y restricciones del usuario.

Veamos estos aspectos con más detalle.

Herramientas de registro y supervisiónEl registro de inteligencia: Se desea mantener un registro de cada acción realizada por una inteligencia. La entrada de registro puede almacenar información sobre la inteligencia que realizó la acción, la acción realizada, cuándo se realizó la acción y el resultado de la acción. Esta información puede utilizarse para depurar, optimizar, etc.
Herramientas de visualizaciónHerramientas de visualización: las herramientas de visualización pueden ayudarle a ver las interacciones entre inteligencias de una forma más intuitiva. Por ejemplo, puede disponer de un gráfico que muestre el flujo de información entre inteligencias. Esto puede ayudarte a identificar cuellos de botella, ineficiencias y otros problemas en tu sistema.
Indicadores de resultadosLas métricas de rendimiento pueden ayudarle a controlar la eficacia de un sistema de múltiples inteligencias. Por ejemplo, puede hacer un seguimiento del tiempo que se tarda en completar las tareas, el número de tareas completadas por unidad de tiempo y la precisión de las sugerencias realizadas por las inteligencias. Esta información puede ayudarte a identificar áreas de mejora y optimizar el sistema.

modo multisensor

Vamos a sumergirnos en algunos patrones específicos que se pueden utilizar para crear aplicaciones corporales multiinteligentes. He aquí algunos patrones interesantes a tener en cuenta:

chat de grupo

Este patrón es útil cuando se desea crear una aplicación de chat en grupo en la que varias inteligencias puedan comunicarse entre sí. Los casos de uso típicos de este patrón incluyen la colaboración en equipo, la atención al cliente y las redes sociales.

En este modelo, cada inteligencia representa a un usuario en un chat de grupo, y los mensajes se intercambian entre las inteligencias a través de un protocolo de mensajería. Las inteligencias pueden enviar mensajes al chat de grupo, recibir mensajes del chat de grupo y responder a mensajes de otras inteligencias.

Este patrón puede aplicarse mediante una arquitectura centralizada (todos los mensajes se encaminan a través de un servidor central) o descentralizada (los mensajes se intercambian directamente).

ceder la tarea

Este modo es útil cuando se desea crear una aplicación en la que varias inteligencias puedan pasarse tareas unas a otras.

Los casos de uso típicos de este modelo son la atención al cliente, la gestión de tareas y la automatización de flujos de trabajo.

En este modelo, cada inteligencia representa una tarea o un paso en el flujo de trabajo, y las inteligencias pueden transferir tareas a otras inteligencias basándose en reglas predefinidas.

filtrado colaborativo

Este modo es útil cuando se desea crear una aplicación en la que varias inteligencias puedan colaborar para hacer sugerencias al usuario.

La razón por la que se desea que colaboren varias inteligencias es que cada una de ellas puede tener conocimientos diferentes y contribuir al proceso de recomendación de distintas maneras.

Pongamos el ejemplo de un usuario que quiere obtener asesoramiento sobre las mejores acciones para comprar en bolsa.

experto del sectorInteligencia: una inteligencia puede ser experta en un sector específico.
análisis técnicoOtra inteligencia podría ser un experto en análisis técnico.
Análisis fundamental: También hay una inteligencia que puede ser experta en análisis fundamental. Trabajando juntas, estas inteligencias pueden ofrecer un asesoramiento más completo al usuario.

Escenario: Proceso de devolución

Consideremos un escenario en el que un cliente intenta obtener el reembolso de un producto, puede haber múltiples inteligencias implicadas en este proceso, pero dividámoslo en inteligencias que son específicas de este proceso e inteligencias genéricas que pueden utilizarse en otros procesos.

Organismos inteligentes especializados en el proceso de devolución::

Estas son algunas de las inteligencias que pueden intervenir en el proceso de devolución:

inteligencia del clienteEste smartbody representa al cliente y es responsable de iniciar el proceso de devolución.
Inteligencia del vendedor: Este Smartbody representa al vendedor y es responsable de tramitar los reembolsos.
Inteligencia de pagosEste smartbody representa el proceso de pago y es responsable de reembolsar los pagos de los clientes.
Soluciones Cuerpo inteligenteEste smartbody representa el proceso de solución y es responsable de resolver cualquier problema que surja durante el proceso de devolución.
Inteligencia en materia de cumplimientoEste Smartbody representa el proceso de conformidad y es responsable de garantizar que el proceso de reembolso cumple la normativa y las políticas.

Agencia Universal de Inteligencia (UIA)::

Estas inteligencias pueden ser utilizadas por otras partes de su empresa.

inteligencia en el transporteEste SmartBody representa el proceso de envío y es responsable de enviar el producto de vuelta al vendedor. Por ejemplo, esta inteligencia se puede utilizar tanto para el proceso de reembolso como para el envío normal del producto a través de la compra.
Información de retorno: Este organismo inteligente representa el proceso de retroalimentación y es responsable de recoger las opiniones de los clientes. Las opiniones pueden obtenerse en cualquier momento, no solo durante el proceso de reembolso.
Mejorar la inteligenciaEsta Inteligencia representa el proceso de escalado y es responsable de escalar problemas a un nivel superior de soporte. Puede utilizar este tipo de inteligencia en cualquier proceso que necesite escalar un problema.
Notificación del organismo inteligenteEste smartbody representa el proceso de notificación y es responsable de enviar notificaciones a los clientes en todas las etapas del proceso de reembolso.
Inteligencia analíticaEsta inteligencia representa el proceso de análisis y se encarga de analizar los datos relacionados con el proceso de devolución.
Inteligencia de auditoríaEsta inteligencia representa el proceso de auditoría y es responsable de auditar el proceso de reembolso para garantizar que se realiza correctamente.
Informes de inteligenciaEsta inteligencia representa el proceso de informes y es responsable de generar informes sobre el proceso de reembolso.
Unidad de Inteligencia Intelectual (KIU)Esta Inteligencia representa el Proceso de Conocimiento y es responsable de mantener una base de conocimiento de información relacionada con el proceso de reembolso. Esta Inteligencia puede aprender sobre reembolsos y otras partes de su negocio.
nodo de seguridadEste smartbody representa el proceso de seguridad y es responsable de garantizar la seguridad del proceso de devolución.
Inteligencia de calidad: Este órgano inteligente representa el proceso de calidad y es responsable de garantizar la calidad del proceso de devolución.

Antes hemos enumerado un buen número de inteligencias, tanto las específicas del proceso de reembolso como las de uso general que pueden emplearse en otras áreas de la empresa. Esperemos que esto te dé una idea de cómo decidir qué inteligencias utilizar en un sistema multi-inteligencia.

operar

Diseñar un sistema corporal multiinteligente para un proceso de atención al cliente. Identifique las inteligencias implicadas en el proceso, sus funciones y responsabilidades, y cómo interactúan entre sí. Considere las inteligencias específicas del proceso de atención al cliente y las inteligencias genéricas que pueden utilizarse en otras partes de su empresa.

Antes de leer las soluciones que aparecen a continuación, piense que puede necesitar más inteligencias de las que cree.

Consejo: tenga en cuenta las distintas fases del proceso de atención al cliente y considere las inteligencias necesarias para cualquier sistema.

prescripción

Comprobación de conocimientos

PREGUNTA: ¿Cuándo debería plantearse utilizar las inteligencias múltiples?

[] A1: Cuando tienes poca carga de trabajo y una tarea sencilla.
[] A2: Cuando tienes una gran carga de trabajo
[] A3: Cuando tienes una tarea sencilla.

Test de solución

resúmenes

En este curso, examinamos el Patrón de Diseño del Cuerpo Multi-Inteligente, incluyendo los escenarios en los que las inteligencias múltiples son aplicables, las ventajas de usar inteligencias múltiples sobre una sola inteligencia, los bloques de construcción para implementar el Patrón de Diseño del Cuerpo Multi-Inteligente, y cómo entender las interacciones entre inteligencias múltiples.