Diez mejores prácticas comprobadas para crear agentes de IA confiables en 2025

En UiPath llevamos un tiempo viviendo la mentalidad agente. No solo creamos demostraciones; Creamos agentes que envían, escalan y sobreviven al caos empresarial real.

Si alguna vez ha conectado un modelo de lenguaje grande (LLM) a producción, lo sabe:no son las indicaciones las que fallan. Es todo lo que los rodea. Manejo de errores, gestión de contexto, contratos de herramientas, trazabilidad. Es por eso que creamos UiPath Agent Builder en Studio de la forma en que lo hicimos. Queríamos brindarle el control y la observabilidad que necesita para que los agentes de IA funcionen como componentes de software reales.

Esto es lo que hemos aprendido sobre cómo construir, probar y enviar automatizaciones de agentes a escala. Estas son las mejores prácticas de Agent Builder que te ayudarán a pasar de "funciona un poco" a "esto se ejecuta en producción sin despertarme a las 2 a.m.".

1. Diseñar agentes que sean a prueba de fallos (no sólo rápidos)

• Integre agentes cuidadosamente dentro de las automatizaciones:evite incorporar agentes dentro de un REFramework a menos que tenga un caso de uso muy sólido. Los agentes introducen variables (por ejemplo, escalamientos, manejo de errores) que deben gestionarse cuidadosamente. En su lugar, se recomienda UiPath Maestro™ para una mejor visibilidad y control.

• Evite los mecanismos de reintento para los agentes:la salida del agente no es determinista, por lo tanto, volver a intentarlo no garantizará una mejora. En su lugar, capture y maneje los errores dentro del propio agente o herramienta.

• Comience con algo pequeño y enfocado:comience con agentes de responsabilidad única; cada uno con un objetivo claro y un alcance limitado. Las indicaciones amplias disminuyen la precisión; Los alcances estrechos garantizan un rendimiento constante.

• Modularice en múltiples agentes especializados:cree sistemas modulares combinando agentes y robots para flujos de trabajo complejos en lugar de un agente que “lo haga todo”. Esto permite un escalado controlado, una depuración más sencilla y una reutilización flexible.

• Para tareas deterministas, utilice herramientas:limite el riesgo llamando a automatizaciones o API de UiPath comprobadas como herramientas en lugar de permitir que el agente actúe directamente, cuando el caso de uso lo requiera. Esto aumenta la previsibilidad y la seguridad.

• Alinee los objetivos de los agentes y los resultados medibles:defina objetivos claros, métricas de desempeño y criterios de éxito antes de que comience el diseño. Los agentes deben operar dentro de límites mensurables.

2. Configura el contexto de la manera correcta

• Indexe su contexto empresarial:indexe las fuentes estructuradas, las bases de conocimiento (KB) y la documentación en la que confiará su agente. Una buena planificación y configuración del contexto son claves para una ejecución confiable. Asegúrese de elegir la estrategia de búsqueda correcta. La búsqueda semántica encuentra coincidencias basadas en el significado en texto no estructurado y la búsqueda estructurada recupera datos exactos de esquemas definidos. DeepRAG combina ambos para razonar profundamente en fuentes grandes, complejas o mixtas.

• Elija el modelo correcto:UiPath Agent Builder en Studio es independiente del modelo, por lo tanto, utilice el modelo que mejor se adapte a su caso de uso. GPT-5, por ejemplo, es generalmente más confiable que GPT-4. Utilice un modelo de evaluación diferente al del propio agente para evitar sesgos.

• Mantenga la claridad en las definiciones de herramientas:utilice nombres de herramientas simples y descriptivos con caracteres alfanuméricos en minúsculas y sin espacios ni caracteres especiales. Los nombres deben coincidir exactamente con lo que se hace referencia en el mensaje.

3. Trate cada capacidad como una herramienta

• Trate cada capacidad externa como una herramienta:las herramientas deben tener contratos estrictos de entrada/salida y criterios de éxito claros. Reutilice las automatizaciones de UiPath como herramientas siempre que sea posible.

• Avisos basados en esquemas:mantenga los avisos de las herramientas concisos y estructurados. Valide formas de salida y maneje resultados nulos o vacíos explícitamente.

• Herramientas de documentos y versiones:mantenga un historial claro de versiones y evaluación por herramienta. La evaluación de enlaces se ejecuta a versiones específicas.

• Cree herramientas para aumentar la confiabilidad del agente para tareas deterministas:los LLM no son buenos en matemáticas, comparar fechas, etc. Para evitar problemas con la confiabilidad del agente, cree herramientas que realicen operaciones complejas.

4. Escriba indicaciones como especificaciones del producto (no en prosa)

• Diseño y pruebas iterativos:la ingeniería de avisos es un arte iterativo, así que use UiPath Agent Builder para perfeccionar los avisos del sistema y las instrucciones de tareas mediante la creación de conjuntos de evaluación adecuados y pruebas a medida que construye.

• Comience con un mensaje del sistema que defina:

  • Rol y persona

  • Instrucciones

  • Objetivo y contexto

  • Métricas de éxito

  • Barandillas y restricciones

• Utilice un razonamiento estructurado de varios pasos:incorpore un razonamiento de estilo de cadena de pensamiento para flujos de trabajo complejos. Defina explícitamente la descomposición de tareas, los métodos de razonamiento y los formatos de salida.

• Sea específico y lo más detallado posible sobre el resultado deseado de su agente:asegúrese de definir el esquema de salida adecuado de sus argumentos de salida en UiPath Data Manager. Proporcionar ejemplos también ayuda.

• Describe lo que debería suceder en lugar de lo que no debería suceder:es la diferencia entre pedirle a tu agente de IA "NO solicite información personal" y "Evita solicitar información personal; en lugar de eso, remite al usuario a...".

• Considere diferentes indicaciones para realizar la misma tarea:los modelos tienen un comportamiento implícito diferente. Por ejemplo, la tendencia a generar errores cuando no hay certeza, por lo que necesitan instrucciones específicas por modelo.

• Utilice conjuntos de evaluación para ayudar a ajustar el mensaje:experimente con modelos y mensajes con herramientas de optimización de mensajes.

• Utilice lenguaje Markdown:utilizar este lenguaje le permite enfatizar ciertos aspectos en su mensaje. Ejemplo:* *Crítico:* *

• Evite hacer referencia a los argumentos de entrada en el mensaje por su valor:por ejemplo, {{input}}, porque el valor se reemplazará en tiempo de ejecución con el valor del argumento real.

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5. Evaluar para el mundo real

• Cree conjuntos de datos de evaluación sólidos:tenga al menos 30 casos de evaluación por agente. Simule herramientas y escalaciones que podrían bloquear ejecuciones. Incluya casos de éxito, casos extremos y escenarios de fracaso.

• Evalúe su amplitud y profundidad:cubra múltiples dimensiones:precisión del resultado, razonamiento, trazabilidad, adaptabilidad y éxito en el uso de herramientas.

• Pruebas de un extremo a otro:evalúe los agentes dentro de contextos de automatización total, no solo de forma aislada. Pruebe los modos de integración, comunicación, recuperación y falla.

• Utilice el seguimiento:revise periódicamente los registros de seguimiento para inspeccionar el ciclo de razonamiento, las decisiones y el uso de herramientas del agente. Identificar errores, ineficiencias y comportamientos inesperados.

• Métricas y gobernanza:realice un seguimiento de la puntuación de salud y las métricas de regresión, y publique los umbrales de superación.

6. Seguridad, gobernanza y cumplimiento integrados

• Ejecute agentes a través de UiPath Orchestrator o Maestro:implemente agentes como procesos para heredar la gestión, la auditoría y la gobernanza del ciclo de vida.

• Aproveche la capa de confianza de IA:aplique permisos por grupo, redacción de PII, registros de auditoría, limitación y controles de uso.

• Mantenga un ser humano informado:utilice escalamientos para la revisión humana de decisiones de alto riesgo. Estas interacciones informan la memoria del agente, mejorando las ejecuciones futuras.

• Utilice barreras de seguridad:establezca y haga cumplir reglas para un comportamiento aceptable y una escalada.

7. Versión a propósito y liberaciones de puerta

• Versione todo:mantenga un control de versiones claro para solicitudes, herramientas, conjuntos de datos y evaluaciones.

• Lanzamiento de producción en puerta:mueva los agentes a producción solo después de que se aprueben las evaluaciones y se finalicen los planes de implementación.

• Adjunte evaluaciones a las etiquetas de versión:garantice la trazabilidad desde el diseño hasta la implementación.

8. Diseñar conversaciones que generen confianza

• Establezca expectativas claras:comunique lo que el agente puede y no puede hacer. Proporcione acciones de herramientas transparentes y rutas claras de escalamiento entre humanos y robots.

• Confirmar acciones irreversibles:utilice confirmaciones deterministas (“Crearé X con campos Y, ¿continuaré?”).

• Diseñe para la transparencia:muestre el contexto o fragmentos de razonamiento cuando corresponda para generar confianza.

9. Controle los costes y el rendimiento sin sacrificar la calidad

• Optimice el uso del modelo:ajuste el tamaño correcto de su modelo elegido (modelos grandes para razonamiento complejo, modelos más pequeños para clasificación o enrutamiento).

• Limite el uso de tokens:mantenga las recuperaciones enfocadas, resuma contextos extensos y almacene en caché respuestas estables.

• Operaciones por lotes y por niveles:realice llamadas de bajo riesgo en lotes y escale solo cuando sea necesario a modelos de mayor capacidad.

10. Mejore continuamente con rastros, memoria y comentarios humanos

• Rastree y aprenda:utilice las capacidades de rastreo y evaluación en Agent Builder para mejorar la confiabilidad de manera iterativa. Utilice la memoria del agente para ayudar al agente de IA a aprender de las escaladas resueltas por las personas.

• Bucle de retroalimentación humana:las escaladas, los comentarios de evaluación y los registros de ejecución deben retroalimentar las actualizaciones de diseño, así como la memoria del agente.

• Escale de forma incremental:amplíe las capacidades del agente solo después de que la estabilidad y el rendimiento se hayan demostrado a menor escala.

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Para los desarrolladores, hemos puesto todo lo que necesitan saber sobre las muchas formas en que pueden crear e implementar agentes en un lugar conveniente. Empiece aquí .

Preguntas frecuentes:Agent Builder y agentes de IA

¿Qué es un constructor de agentes?

Un creador de agentes es un entorno de desarrollo que le permite diseñar, configurar e implementar agentes de IA que pueden razonar, decidir y actuar (de forma segura y confiable) dentro de su entorno empresarial.

¿Por qué utilizar UiPath Agent Builder en lugar de una herramienta genérica de agente LLM?

UiPath Agent Builder en Studio está diseñado para producción, no para prototipos. Combina el desarrollo basado en puntuación y evaluación para la preparación empresarial con una integración perfecta en sus sistemas comerciales existentes. Puede acceder a un conjunto completo de herramientas, incluidas automatizaciones de UI y procesamiento inteligente de documentos (IDP), a través de una interfaz fácil de usar y de bajo código, y escalar sin esfuerzo en toda la plataforma UiPath más amplia para una automatización de extremo a extremo.

¿Cómo evalúo los agentes de IA antes de la producción?

Utilice conjuntos de datos de evaluación, registros de seguimiento y métricas de regresión para validar la precisión, el éxito en el uso de herramientas y la seguridad. Las funciones de seguimiento y evaluación de UiPath hacen que esto sea simple y repetible.

¿Pueden los agentes mejorar con el tiempo?

Sí. La memoria de los agentes y los bucles de retroalimentación de escalada ayudan a los agentes a aprender de la intervención humana y evolucionar de forma segura con el tiempo.