Agentes de IA para atención al cliente: visión de arquitectura
Explora la pila tecnológica detrás de los agentes de IA que no solo responden preguntas, sino que resuelven tickets de clientes y ejecutan acciones de forma autónoma.
Los chatbots basados en reglas están obsoletos. El nuevo estándar para el soporte al cliente se basa en Agentes de IA autónomos capaces de utilizar herramientas (Function Calling) para interactuar con bases de datos internas.
Componentes principales de un Agente IA
Para construir un agente que funcione, necesitas más que un simple prompt de LLM. La arquitectura involucra:
- Base de Datos Vectorial (RAG): Uso de Pinecone o Weaviate para almacenar manuales de productos y resoluciones de tickets pasados.
- Agente Enrutador: Un modelo principal ligero que clasifica la intención del usuario y la enruta a subagentes especializados.
- Ejecución de Herramientas: Proporcionar al LLM esquemas de API estrictos para que pueda procesar reembolsos, verificar el estado de pedidos o actualizar direcciones de envío directamente.
Cuando se integra adecuadamente, un agente de IA puede resolver el 60% de los tickets de soporte de Nivel 1 sin intervención humana. Mira cómo desplegamos estos sistemas en nuestro servicio de Agentes de IA para Empresas.
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