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OpenAI estrena un marco de servicio al cliente de código abierto y amplía su estrategia empresarial
Nota del editor: Carl organizará una mesa redonda editorial sobre este tema en VB Transform la próxima semana. Inscríbase hoy mismo.
OpenAI ha lanzado una nueva demostración de código abierto que ofrece a los desarrolladores una visión práctica de la creación de agentes de IA inteligentes y conscientes del flujo de trabajo mediante el SDK de agentes.
Tal y como destacó por primera vez el influencer e ingeniero de IA Tibor Blaho (creador de la extensión de navegador de terceros ChatGPT AIPRM), el nuevo agente de atención al cliente de OpenAI se ha publicado hoy en la plataforma de intercambio de código de IA Hugging Face bajo la permisiva licencia MIT. Esto significa que los desarrolladores y usuarios pueden utilizar, modificar y desplegar libremente el código para proyectos comerciales o experimentales.
Este agente de muestra ilustra cómo encaminar solicitudes relacionadas con aerolíneas -como reserva de asientos, estado de vuelos, cancelaciones y preguntas frecuentes- entre agentes especializados, manteniendo al mismo tiempo los controles de seguridad y relevancia.
El objetivo es ayudar a los equipos a ir más allá de la teoría y empezar a desplegar agentes con mayor confianza.
Este ejemplo del mundo real llega justo antes de la presentación programada de OpenAI en VentureBeat Transform 2025, que tendrá lugar en San Francisco los días 24 y 25 de junio. Allí, el jefe de plataforma de OpenAI, Olivier Godement, explorará la arquitectura de agentes a nivel empresarial que impulsa soluciones para empresas como Stripe y Box.
Conozca a Olivier Godement, Jefe de Producto de OpenAI, Plataforma en VB Transform 2025 Un plan de enrutamiento, guardrails y agentes especializados
La versión de hoy incluye un backend Python y un frontend Next.js. El backend utiliza el SDK de agentes de OpenAI para coordinar las interacciones entre agentes especializados, mientras que el frontend visualiza estos intercambios en una interfaz de chat, mostrando cómo se producen las decisiones y los traspasos en tiempo real.
Por ejemplo, cuando un cliente solicita un cambio de asiento, el agente de triaje identifica la solicitud y la dirige al agente de reserva de asientos, que gestiona la actualización de la reserva de forma interactiva. En otro caso, una solicitud de cancelación de vuelo se dirige al Agente de Cancelación, que verifica el número de confirmación del cliente antes de finalizar el proceso.
En particular, la demostración también muestra cómo funcionan en la práctica las barreras de seguridad: la barrera de relevancia bloquea las consultas irrelevantes, como las solicitudes de poesía, mientras que la barrera de seguridad de seguridad impide los intentos de inyección, como los esfuerzos por revelar las instrucciones del sistema.
Esta configuración refleja los flujos de trabajo reales de las aerolíneas y muestra cómo las empresas pueden crear asistentes centrados que respondan, cumplan las normas y se adapten al usuario. OpenAI ha compartido el código bajo una licencia MIT, animando a los equipos a adaptarlo y personalizarlo para sus necesidades específicas.
Del código abierto a los casos de uso empresarial en el mundo real: lea las bases de OpenAI para crear agentes de IA prácticos
Este lanzamiento de código abierto apoya el esfuerzo más amplio de OpenAI para ayudar a las organizaciones a diseñar y desplegar sistemas basados en agentes a escala.
A principios de este año, la empresa publicó "A Practical Guide to Building Agents" (Guía práctica para la creación de agentes), un manual de 32 páginas para equipos de producto e ingeniería que implementan la automatización inteligente.
La guía detalla los componentes esenciales -modelo LLM, herramientas externas e indicaciones de comportamiento- y presenta estrategias tanto para sistemas de un solo agente como para sistemas multiagente más complejos. Comparte patrones de diseño para la orquestación, la implementación de barreras de seguridad y la observabilidad, basados en la participación de OpenAI en implantaciones a gran escala.
Los puntos clave de la guía son los siguientes
- Selección de modelos: Comience con modelos de primer nivel para establecer puntos de referencia de rendimiento y, a continuación, evalúe modelos más pequeños para obtener eficiencia y ahorro de costes.
- Integración de herramientas: Proporcionar a los agentes acceso a API o funciones externas para la recuperación de datos y la ejecución de acciones.
- Elaboración de instrucciones: Utilice un lenguaje claro y procesable y una lógica condicional para dirigir el comportamiento de los agentes.
- Barandillas: Implemente capas de seguridad, relevancia y comprobaciones de cumplimiento para garantizar un rendimiento fiable y seguro.
- Intervención humana: Establezca umbrales y vías de escalado para las situaciones que requieran una revisión humana.
La guía recomienda empezar con sistemas más sencillos y aumentar progresivamente la complejidad de los agentes, un enfoque que se refleja en la nueva demostración, que muestra cómo los subagentes modulares que utilizan herramientas pueden coordinarse de forma limpia.
Más información sobre OpenAI en VB Transform 2025
Los equipos que deseen pasar del prototipo a la producción pueden obtener más información sobre la estrategia de OpenAI para empresas en Transform 2025, presentado por VentureBeat.
Programada para el miércoles 25 de junio a las 15:10 PT, la sesión, titulada El año de los agentes: How OpenAI is Powering the Next Wave of Intelligent Automation (El año de los agentes: cómo OpenAI impulsa la próxima ola de automatizacióninteligente), contará con la participación de Olivier Godement, jefe de producto de la plataforma API de OpenAI, que debatirá conmigo, Carl Franzen, editor ejecutivo de VentureBeat.
La sesión de 20 minutos abordará:
- Modelos de arquitectura de agentes: cuándo utilizar bucles únicos, subagentes o flujos de trabajo orquestados.
- Barandillas integradas para sectores regulados, incluidos los rechazos de políticas, el registro SOC-2 y el cumplimiento de la residencia de datos.
- Comparativa de costes y ROI de Stripe y Box, con un procesamiento de facturas un 35% más rápido y un triaje de asistencia totalmente automatizado.
- Actualizaciones de la hoja de ruta: próximos desarrollos en acciones multimodales, memoria de agente y orquestación entre nubes.
Tanto si está probando recursos de código abierto, como la demostración del agente de atención al cliente, como si está escalando agentes a través de flujos de trabajo críticos, esta sesión ofrece información práctica sobre los éxitos actuales, los escollos que hay que evitar y las direcciones futuras.
Por qué es importante para las empresas y los desarrolladores
Con la nueva demo y los principios de A Practical Guide to Building Agents, OpenAI refuerza su compromiso de ayudar a los desarrolladores a progresar más allá de las aplicaciones LLM de un solo giro hacia sistemas autónomos capaces de comprender el contexto, enrutar tareas de forma inteligente y operar de forma segura.
Al ofrecer herramientas transparentes y ejemplos claros de implementación, OpenAI está ayudando a que los sistemas basados en agentes pasen de los entornos de investigación a las operaciones diarias, abarcando el servicio al cliente, los procesos internos y la gobernanza. Para las empresas que exploran la automatización inteligente, estas herramientas ofrecen no sólo ideas, sino un marco funcional.
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comentario (1)
0/500
![EdwardScott]()
Wait, so OpenAI is open-sourcing this demo while still keeping the core GPT models behind an API? Kinda feels like they're throwing a free bone to devs to keep them hooked on their ecosystem. Clever move, but part of me wonders if this is their answer to the rising wave of open-source alternatives in the agent space. Will be interesting to see what the community builds with it.
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