Una guía práctica sobre el uso de herramientas de OpenAI para construir agentes de IA

Hoy en día, la IA hace mucho más que simplemente chatear. Estamos superando la etapa en la que la IA era solo un interlocutor para entrar en una era en la que es una colaboradora activa, lista para arremangarse y ponerse manos a la obra. En lugar de solo responder preguntas, la IA ahora puede realizar tareas, conectarse con otro software y automatizar flujos de trabajo bastante complicados.

La magia detrás de este cambio es una funcionalidad de OpenAI llamada Uso de Herramientas de OpenAI (OpenAI Tool Use).

Esta es la tecnología que cierra la brecha entre una persona que pregunta algo en lenguaje natural (como, "¿Cuál es el estado de mi pedido?") y la acción específica y estructurada que una computadora necesita realizar (como ejecutar una consulta en una base de datos).

En esta guía, desglosaremos qué es realmente el Uso de Herramientas de OpenAI, cómo funciona internamente, dónde es más útil y los problemas comunes que encontrarás al intentar construir con ella por tu cuenta. También veremos cómo las plataformas modernas pueden permitirte saltarte las partes complicadas y poner en marcha potentes agentes de IA en minutos.

¿Qué es el Uso de Herramientas de OpenAI?

En pocas palabras, el Uso de Herramientas de OpenAI permite que un modelo de lenguaje grande (LLM) sepa cuándo necesita hacer una pausa y obtener información del mundo exterior o realizar una acción para responder a la solicitud de un usuario. En lugar de simplemente adivinar o inventar algo, el modelo puede decir: "Espera, necesito usar una herramienta para esto", y luego usar la información que recibe para dar una respuesta completa y precisa.

Puede que hayas oído hablar de esto como "llamada de funciones" (function calling). El Uso de Herramientas de OpenAI es solo el nuevo nombre oficial para ese mismo concepto. Hacen exactamente lo mismo, pero "herramientas" es el término que OpenAI está usando ahora y para el futuro.

Piensa en el LLM como un recepcionista muy inteligente. Si pides la extensión telefónica de un colega, el recepcionista no se limita a adivinar. La busca en el directorio de la empresa (la herramienta) y luego te da el número correcto. El LLM hace lo mismo, pero sus "herramientas" pueden ser cualquier función o API a la que le concedas acceso.

Una cosa clave a recordar es que el modelo no ejecuta la herramienta por sí mismo. Simplemente produce un objeto JSON perfectamente estructurado que es básicamente una solicitud para tu aplicación, diciendo: "Oye, necesito que ejecutes esta herramienta específica con esta información específica". Tu propio código sigue siendo el responsable de ejecutar realmente esa herramienta y reportar los resultados.

Cómo funciona el Uso de Herramientas de OpenAI: del prompt a la acción

Aunque la tecnología es compleja, el proceso sigue una conversación bastante lógica y paso a paso entre tu aplicación y el modelo. Comprender este flujo es la clave para entender por qué es tan potente, y también dónde surgen los desafíos de implementación.

El flujo de trabajo de seis pasos del Uso de Herramientas de OpenAI

1. Paso 1: Definas tus herramientas. Lo primero es lo primero, tienes que decirle al modelo qué herramientas tiene a su disposición. Lo haces dándole una lista de funciones, describiendo qué hace cada una y qué piezas de información (o argumentos) necesita. Por ejemplo, una herramienta verificar_estado_pedido necesitaría un id_pedido.

2. Paso 2: El usuario pide algo. Un usuario envía un mensaje, como, "¿Puedes verificar el pedido #54321 por mí?".

3. Paso 3: El modelo decide que necesita una herramienta. El LLM analiza la solicitud del usuario y se da cuenta de que encaja perfectamente con la herramienta verificar_estado_pedido que definiste antes.

4. Paso 4: El modelo solicita una llamada a la herramienta. En lugar de una oración normal, el modelo devuelve un comando estructurado que esencialmente dice: ejecutar_herramienta('verificar_estado_pedido', id_pedido='54321').

5. Paso 5: Tu aplicación hace el trabajo. Tu código recibe este comando, llama a tu sistema interno de gestión de pedidos para encontrar el estado del pedido #54321 y obtiene una respuesta como "Estado: Enviado".

6. Paso 6: Envías el resultado de vuelta al modelo. Finalmente, llamas al LLM una vez más, pero esta vez incluyes el resultado de tu herramienta. El modelo toma esta nueva información y elabora una respuesta amigable y legible para humanos, como, "¡He verificado el pedido #54321 y ya ha sido enviado!".

Recurso 1: [Flujo de trabajo] , Un diagrama de Mermaid que ilustra el proceso de seis pasos del Uso de Herramientas de OpenAI, desde la definición de herramientas hasta la respuesta final al usuario.

El poder y los peligros de construir con el Uso de Herramientas de OpenAI

El Uso de Herramientas de OpenAI realmente abre la puerta a la construcción de agentes de IA que pueden actuar por su cuenta. Pero intentar construir estos sistemas desde cero viene con su propio conjunto de desafíos muy reales.

El poder: Lo que realmente puedes construir con el Uso de Herramientas de OpenAI

El caso de uso más obvio e impactante es en el soporte al cliente automatizado. Un agente de IA puede ir más allá de simplemente soltar respuestas de preguntas frecuentes y comenzar a manejar tareas de soporte reales. Por ejemplo, podría buscar detalles de un pedido, procesar un reembolso o una devolución, actualizar la dirección de envío de un cliente en tu sistema o incluso programar una demostración con un representante de ventas.

También puedes construir asistentes internos inteligentes para tu propio equipo. Imagina una IA que pueda interactuar con el software interno de tu empresa. Podría responder preguntas de RR.HH. buscando en el manual del empleado, crear un nuevo ticket de soporte de TI en Jira Service Management, o desenterrar un documento específico de Confluence o Google Docs.

En esencia, el Uso de Herramientas de OpenAI convierte un LLM en una interfaz de lenguaje natural para casi cualquier API, ya sea tu propia base de datos interna o una pública como un servicio meteorológico.

Los peligros: Desafíos de un enfoque DIY

• Es un enorme dolor de cabeza de codificación: Definir herramientas manualmente significa escribir y mantener esquemas JSON detallados. Es un trabajo tedioso que consume tiempo de los desarrolladores y está lleno de oportunidades para pequeños errores que son una pesadilla para depurar.

• Las cosas pueden volverse poco fiables:

  

  El modelo no siempre elegirá la herramienta adecuada para el trabajo, o podría 'alucinar' e intentar usar argumentos que ni siquiera existen.

  Reddit
  Esto te obliga a pasar mucho tiempo afinando los prompts y escribiendo lógica de validación y código de manejo de errores solo para mantener las cosas funcionando sin problemas.

• No escala bien: A medida que agregas más y más herramientas, la precisión del modelo puede comenzar a disminuir. El consejo oficial de OpenAI es limitarse a menos de 20 herramientas a la vez. Si necesitas más, tienes que construir una lógica compleja en tu aplicación para gestionar diferentes "modos" o "estados" para asegurarte de que el modelo solo vea las herramientas relevantes en el momento adecuado.

• La orquestación es complicada: ¿Recuerdas ese flujo de trabajo de seis pasos del que hablamos? No es automático. Tienes que escribir todo el código que gestiona la conversación de ida y vuelta, entiende las respuestas del modelo, ejecuta las funciones y maneja con elegancia los fallos en cada paso.

• Las pruebas dan verdadero miedo: ¿Cómo pruebas de forma segura una IA que tiene el poder de emitir reembolsos reales o cambiar los datos de los clientes? Sin un entorno de simulación dedicado, te arriesgas a cometer errores costosos o, peor aún, a afectar a clientes reales mientras aún estás en desarrollo. Esto por sí solo es una barrera masiva para lanzar con confianza.

Una forma más inteligente: El enfoque de plataforma

Aunque puedes construir estos sistemas agénticos desde cero, los desafíos a menudo lo convierten en un proyecto poco práctico para muchos equipos. Es exactamente por eso que han surgido plataformas de soporte con IA para encargarse de todo el trabajo pesado por ti.

Uso de Herramientas de OpenAI: Construir desde cero vs. usar una plataforma de IA como eesel AI

Una plataforma dedicada oculta toda la complejidad subyacente del Uso de Herramientas de OpenAI. Te brinda una forma simple, potente y segura de construir agentes de IA sin atascarte en los detalles técnicos.

Cómo eesel AI simplifica los flujos de trabajo de Uso de Herramientas de OpenAI para los equipos de soporte

Con eesel AI, no escribes nada de JSON. Simplemente usas un editor de prompts sencillo para decirle a la IA qué acciones puede realizar, como buscar un pedido en Shopify o actualizar un campo de ticket en Zendesk. eesel se encarga de traducir tus instrucciones en lenguaje natural a una herramienta que el modelo pueda entender.

Recurso 2: [Captura de pantalla] , Una captura de pantalla de la plataforma eesel AI que muestra el editor visual de prompts donde un usuario está definiendo una acción personalizada para el agente de IA.

eesel AI también trata automáticamente tus bases de conocimiento conectadas, como tu centro de ayuda, tickets pasados y wikis internos, como herramientas que la IA puede usar para encontrar respuestas. Esto te ahorra el enorme esfuerzo de construir y mantener tu propio sistema complejo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

El modo de simulación es un verdadero salvavidas. Elimina por completo el riesgo del método DIY al mostrarte exactamente cómo se comportarán tu agente de IA y sus herramientas cuando se enfrenten a problemas reales de los clientes. Esto te permite ajustar y perfeccionar su rendimiento antes de que hable con un solo cliente.

Reflexiones finales sobre el Uso de Herramientas de OpenAI

El Uso de Herramientas de OpenAI es una tecnología innovadora que permite a la IA pasar de simplemente hablar a realmente hacer. Hace que los verdaderos agentes de IA sean una realidad, desbloqueando el potencial para automatizar tareas complejas e integrarse profundamente con el software que ya utilizas.

Pero todo ese poder viene con una gran complejidad. Construir un sistema agéntico fiable, escalable y seguro desde cero es un proyecto de ingeniería serio.

Plataformas como eesel AI ofrecen una capa de simplicidad muy necesaria, manejando la tediosa orquestación, las pruebas y el mantenimiento por ti. Esto te permite aprovechar todo el poder de la IA agéntica y centrarte en lo que mejor sabes hacer: diseñar y ofrecer una experiencia de cliente fantástica.

Construye agentes de IA más inteligentes y rápidos con el Uso de Herramientas de OpenAI

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