Fundamentos de IA
Flujos de Trabajo de Agentes IA
Redes neuronales, LLMs y machine learning para mercados.
En esta lección
- Qué hace que un flujo de trabajo de IA sea un agente
- Dónde deben permanecer los humanos en el bucle de aprobación
Puntos clave
- 1Los agentes combinan un modelo con herramientas, contexto y reglas de acción
- 2La automatización necesita límites, registros y comportamiento de respaldo
- 3La aprobación humana debe mantenerse en torno a las acciones que mueven dinero
Resumen de la lección
Un flujo de trabajo de agente de IA es más que un prompt de chat.
Modelo mental
Flujos de Trabajo de Agentes IA, sin la jerga
Un flujo de trabajo de agente de IA es más que un prompt de chat. Combina un modelo con herramientas, contexto, memoria, permisos y reglas que determinan cuándo pueden ocurrir acciones.
- Qué hace que un flujo de trabajo de IA sea un agente
- Dónde deben permanecer los humanos en el bucle de aprobación
Mecánica
Cómo razonar sobre flujos de trabajo de agentes IA
El modelo interpreta la tarea y elige o llama a herramientas.
El contexto y la memoria determinan lo que el agente sabe sobre el trabajo previo.
Los controles de seguridad definen qué acciones requieren aprobación humana o deben bloquearse.
- Los agentes combinan un modelo con herramientas, contexto y reglas de acción
- La automatización necesita límites, registros y comportamiento de respaldo
- La aprobación humana debe mantenerse en torno a las acciones que mueven dinero
Ejemplo
Flujos de Trabajo de Agentes IA en la práctica
Un agente de investigación puede recopilar documentación de protocolos, resumir riesgos y preparar una lista de seguimiento, mientras que un humano aprueba por separado cualquier operación o acción de cartera.
Errores comunes
Cómo flujos de trabajo de agentes IA hace tropezar a los estudiantes
Dar a un agente permisos amplios antes de definir los modos de fallo es hacerlo al revés. El flujo de trabajo debe estar restringido antes de volverse útil.
Notas de riesgo
Antes de apoyarte en flujos de trabajo de agentes IA
El mal uso de herramientas, la inyección de prompts, el contexto obsoleto, los supuestos ocultos y los bucles descontrolados pueden generar investigación deficiente o automatización insegura.
- Define las herramientas permitidas.
- Exige aprobaciones para las acciones.
- Registra cada paso relevante.
Práctica
Convierte flujos de trabajo de agentes IA en un hábito
- Define las herramientas permitidas.
- Exige aprobaciones para las acciones.
- Registra cada paso relevante.
Repasar
Términos clave
- Monedero
- Software o hardware que almacena las claves privadas que controlan tus activos en cadena.
- Agente de IA
- Software que persigue objetivos de forma autónoma, cada vez más utilizado en herramientas cripto.
- Aprendizaje automático
- Algoritmos que aprenden patrones a partir de datos en lugar de ser programados explícitamente.
- Modelo de lenguaje grande (LLM)
- Un modelo de IA entrenado para predecir y generar texto a partir del contexto.
- Backtesting
- Probar una estrategia sobre datos históricos antes de arriesgar capital real.
Notas de fuentes
Referencias editoriales
Esta lección hace referencia a los siguientes recursos.
Antes de continuar
¿Puedes hacer esto?
- Define las herramientas permitidas.
- Exige aprobaciones para las acciones.
- Registra cada paso relevante.
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