4.7- Visión General de las Capacidades de los Agentes: Búsqueda Web, Intérprete Python, Web Scraping y MCPs

Introducción

En esta lección exploraremos las habilidades de los agentes en AnythingLLM. Aunque estas funciones tienen potencial, es importante ser realista sobre sus limitaciones actuales.

Habilidades de los Agentes Principales

1. RAG y Memoria a Largo Plazo

Esta es la función que mejor funciona en AnythingLLM. Para activarla:

• Presiona el botón correspondiente
• Actívala (debería estar siempre encendida)
• Guarda la configuración

Recomendación: Mantén esta función siempre activa, ya que es la más confiable.

2. Ver y Resumir Documentos

Esta habilidad permite al agente:

• Listar el contenido de los archivos del workspace
• Resumir documentos completos (no solo búsqueda por similitud)
• Está habilitada por defecto

Recomendación: Mantén esta función activada, ya que funciona bien en AnythingLLM.

3. Web Scraping (Raspado de Sitios Web)

Permite extraer información de páginas web de forma automática.

Recomendación: Mantén esta función siempre activada.

4. Generar y Guardar Archivos en el Navegador

Advertencia: Esta función suele presentar errores frecuentes.

Recomendación: Desactívala la mayoría del tiempo para evitar problemas.

5. Generar Gráficos y Búsqueda Web

Opciones de Búsqueda Web:

• Google Search Engine: Requiere clave API
  • 100 consultas gratuitas por día
  • Después requiere pago
• DuckDuckGo: Completamente gratuito

Recomendación: Usa DuckDuckGo para búsquedas gratuitas ilimitadas.

Cómo Usar las Habilidades de los Agentes

Paso a Paso Básico:

1. Agregar Archivos al Workspace
   • Sube tus documentos
   • Solicita un resumen usando la función correspondiente
2. Usar Comandos de Barra (/)
   • Estos comandos facilitan el trabajo con agentes
   • Veremos más detalles sobre esto más adelante

Ejemplo Práctico: Búsqueda Web

Sin Agente Activado:

• Pregunta: «¿Quién es el presidente actual de USA?»
• Respuesta: «No tengo información en tiempo real…»

Con Agente Activado:

1. Presiona «Add Agent» (Agregar Agente)
2. Haz la misma pregunta
3. El agente usará el motor de búsqueda
4. Obtendrás la respuesta actualizada (Donald Trump)

Nota: Esta función puede requerir varios intentos para funcionar correctamente.

Ejemplo: Generar Gráficos

Solicitud: «Haz un gráfico de pastel con 50% Bitcoin y 50% acciones»

Proceso:

1. Primero activa el agente
2. Haz la solicitud
3. El agente generará el gráfico

Limitación: Los gráficos generados pueden tener problemas de formato.

Comandos Personalizados (Slash Commands)

¿Qué son?

Los comandos de barra son atajos que inyectan instrucciones específicas antes de tu pregunta.

Cómo Crear Comandos Personalizados:

1. Acceder a la Configuración:
   • Ve a «Define slash commands»
   • Se abrirá la interfaz de configuración
2. Crear un Comando:
   • Comando: /llm
   • Prompt: «Asegúrate de responder con pocas palabras. Usa lenguaje simple»
   • Descripción: «Responder corto»
3. Ejemplo de Uso:
   • Escribe: /llm ¿Qué es un LLM?
   • Respuesta: «Modelos de lenguaje grandes»

Ejemplo Avanzado: Comando para Respuestas Largas

Configuración:

• Comando: /largo
• Prompt: «Usa lenguaje descriptivo y explica conceptos en detalle»
• Descripción: «Explicación larga»

Comparación:

• /llm ¿Qué es un LLM? → «Modelo de lenguaje grande»
• /largo ¿Qué es un LLM? → Explicación detallada con contexto, mecanismos de atención, aplicaciones, etc.

Funciones Avanzadas

Agent Flows (Flujos de Agente)

• Permite crear flujos de trabajo complejos
• Incluye Agent Builder con interfaz visual
• Permite agregar llamadas API, instrucciones LLM, etc.

Evaluación: Actualmente poco confiable y complicado de usar.

MCP Servers

• Tecnología emergente muy popular
• Requiere configuración avanzada
• Se cubrirá en profundidad en lecciones futuras

Recomendaciones Generales

✅ Lo que Funciona Bien:

• RAG y memoria a largo plazo
• Resumen de documentos
• Web scraping básico
• Comandos personalizados

⚠️ Lo que Tiene Limitaciones:

• Búsqueda web (requiere varios intentos)
• Generación de gráficos (resultados inconsistentes)
• Agent flows (poco confiables)
• Generación de archivos (errores frecuentes)

🎯 Mejor Uso de AnythingLLM:

Aplicaciones RAG locales simples

• Perfecto para trabajar con datos privados en tu máquina local
• Excelente para consultas y resúmenes de documentos
• Ideal para prototipos rápidos

Para Funciones Avanzadas de Agentes:

Se recomienda usar herramientas más especializadas como:

• n8n
• Flowwise
• Otras plataformas de automatización más confiables

Conclusión

AnythingLLM es excelente para crear aplicaciones RAG locales simples, especialmente cuando trabajas con datos privados. Sin embargo, para funciones avanzadas de agentes, es mejor usar herramientas más especializadas.

Las habilidades de agentes están en desarrollo y esperamos que mejoren con el tiempo. Mantendremos el curso actualizado conforme evolucionen estas funcionalidades.

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