Shopify acaba de lanzar agentes de IA que permiten a los compradores buscar, explorar y comprar usando lenguaje natural, llevando la experiencia de comercio a una era más conversacional e interactiva.
Si has probado pipelines de retrieval augmented generation RAG para búsqueda de productos probablemente te hayas topado con los problemas habituales resultados vagos prompts frágiles y fallos silenciosos cuando los datos no están perfectamente estructurados. Cuando tu catálogo incluye descripciones complejas categorizaciones y múltiples documentos de soporte un enfoque básico de recuperación o prompts no es suficiente.
En un mundo de comercio agenteico cómo permitir que un usuario diga tengo una familia pequeña de cuatro personas vivimos en Múnich cuál es el mejor plan de internet para nosotros y que el sistema identifique productos relevantes redacte una propuesta inicial la revise y refine según los datos disponibles y mantenga una conversación útil y proactiva
En este artículo aprenderás a construir un agente de IA práctico para buscar en catálogos de productos usando Enthusiast un toolkit de IA orientado a comercio electrónico y tareas intensivas en conocimiento. Cubriremos cómo preparar el entorno personalizar el agente e iterar rápidamente con datos de ejemplo.
Qué diferencia un flujo tradicional no agenteico de uno agenteico Un flujo tradicional se basa en consultas fijas o lógica de filtros rígida es simple y rápida pero no maneja bien el lenguaje matizado ni la intención en evolución. Un flujo agenteico aporta flexibilidad y adaptabilidad los agentes interpretan dinámicamente las entradas construyen consultas inteligentes y ajustan su enfoque según el contexto y la retroalimentación mejorando fiabilidad y experiencia de usuario.
Componentes de un agente de IA eficaz Entrada y manejo de peticiones interpretación de intención Manejo de retroalimentación y memoria memoria estructurada para mejorar interacciones futuras Herramientas interfaces con bases de datos y servicios externos Razonamiento análisis de la entrada y toma de decisiones informadas
Por qué usar Enthusiast Enthusiast va más allá de ejemplos de juguete y está diseñado para soportar agentes basados en herramientas con LangChain y ReAct consultas SQL respaldadas por Django memoria estructurada y lógica de reintento listas para usar comportamiento personalizable y open source y posibilidad de autohospedaje con modelos en la nube o locales. Si necesitas depurar búsquedas en un catálogo o localizar documentos relevantes entre departamentos Enthusiast te da una base realista con lógica de producción en minutos.
Manos a la obra primera fase preparar el entorno local clona el repositorio de inicio de Enthusiast configura las variables de entorno con la clave de API de tu proveedor de modelos levanta los contenedores Docker y accede a la interfaz web local para crear tu primer dataset y verificar la indexación de productos. Enthusiast incluye fuentes de ejemplo para productos y documentos que permiten empezar a experimentar de inmediato con planes móviles y de internet ejemplos ideales para recomendaciones agenteicas.
Crear la estructura personalizada del agente dentro del repositorio coloca tu código en la carpeta de extensiones permite instalar plugins reutilizables como una implementación base ReAct define un nuevo paquete por ejemplo product_search registra el agente en la configuración para que aparezca en la interfaz y reconstruye los contenedores para probar tu agente en la UI.
Paso 1 generar una consulta SQL básica diseña una herramienta que acepte un texto SQL la ejecute contra el catálogo y devuelva resultados serializados usa una especificación clara del input con validación para que el agente entienda que debe generar una consulta SQL compatible con la tabla de productos. Este enfoque facilita que el agente razone sobre filtros orden y condiciones antes de ejecutar la búsqueda.
Paso 2 permite que el agente gestione sus propios errores en lugar de fallar silenciosamente captura excepciones SQL y devuelve mensajes de error legibles para que el agente use esa retroalimentación y refine la consulta. Con memoria y reintentos el agente puede iterar hasta producir una consulta válida.
Paso 3 ayuda al agente a comprender los datos introduce ejemplos de filas del catálogo directamente en el prompt o en contexto del agente esto mejora la conciencia del esquema y la forma de los datos reduciendo intentos fallidos y acelerando consultas válidas desde el inicio.
Paso 4 reintento cuando no se encuentran resultados incluso con consultas válidas puede ocurrir que no haya coincidencias ajusta la herramienta para que devuelva un mensaje claro cuando la búsqueda no arroje productos invitando al agente a probar criterios más amplios o alternativos en lugar de asumir ausencia total de opciones.
Paso 5 respeta el número de resultados esperado permite que el usuario indique cuántas recomendaciones desea incluye este parámetro en la entrada de la herramienta y si la cantidad de coincidencias excede el límite solicita al agente que pida clarificaciones adicionales para acotar los resultados y así entregar exactamente lo que el usuario necesita evitando listas interminables.
Paso 6 habilita al agente para finalizar la compra añade una herramienta de compra que acepte el identificador del plan plan sku y genere una URL de contrato finalización o una acción guiada para completar la contratación. Con esta integración el agente pasa de descubrimiento a acción guiando al usuario hasta la firma del contrato.
Paso 7 solicita datos adicionales del cliente antes de finalizar recoge nombre y código postal como parte del esquema de la herramienta de compra para garantizar que el agente pregunte si faltan datos imprescindibles. Un flujo bien diseñado preguntará por la información requerida para generar la URL de firma y así cerrar la transacción de forma personalizada.
Resumen incremental comenzamos con un agente ReAct capaz de generar consultas SQL e introdujimos mejoras iterativas recuperación ante errores mediante retroalimentación gestión de esquema mediante ejemplos reintentos cuando no hay resultados adaptación al número de resultados esperado finalización de compra y recolección de datos necesarios antes de firmar. Cada paso acerca la experiencia a la de un asistente útil iterativo y confiable.
Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO Somos Q2BSTUDIO empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ayudamos a clientes a diseñar e implementar agentes IA soluciones de ia para empresas proyectos de software a medida y aplicaciones a medida que integran motores de búsqueda semántica pipelines RAG y automatizaciones de ventas. Ofrecemos además servicios inteligencia de negocio e implementación de power bi para visualización avanzada y toma de decisiones y soporte en servicios cloud aws y azure para desplegar modelos de lenguaje y mantenimientos seguros. Nuestra experiencia en ciberseguridad garantiza que las integraciones con bases de datos y herramientas externas cumplan políticas de seguridad y privacidad.
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Recursos y siguientes pasos revisa el repositorio de Enthusiast para ejemplos prácticos y adapta las ideas de este recorrido a tu catálogo y a tus requisitos de seguridad y escalabilidad si quieres que Q2BSTUDIO te apoye en el diseño de agentes IA, integración con tu catálogo y despliegue en cloud contáctanos para una consultoría inicial y un plan de acción que incluya prototipo y roadmap hacia producción.
Conclusión los agentes IA transforman la búsqueda de productos en experiencias conversacionales y accionables. Con una base bien diseñada manejo de errores contexto de datos y herramientas que cierren el ciclo de compra es posible crear asistentes que encuentren el mejor plan para una familia en pocas iteraciones y que además sean capaces de acompañar al usuario hasta la firma. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio y power bi para llevar estas soluciones de la idea al impacto real.