¿Qué es?
Son señales del entorno (consecuencia de sus Acciones (Agente IA)—ya sean datos de una API, mensajes de error o registros del sistema—que guían el siguiente ciclo de pensamiento. Proporcionan información crucial que alimenta el proceso de pensamiento del Agente y guía acciones futuras.
En esta fase el Agente IA:
- Recopila Retroalimentación: Recibe datos o confirmación de que su acción fue exitosa (o no).
- Añade Resultados: Integra la nueva información en su contexto existente, actualizando efectivamente su memoria.
- Adapta su Estrategia: Utiliza este contexto actualizado para refinar pensamientos y acciones subsiguientes para decidir si se necesita información adicional o si está listo para proporcionar una respuesta final.
¿Por qué es importante?
Esta incorporación iterativa de retroalimentación asegura que el agente permanezca dinámicamente alineado con sus objetivos, aprendiendo y ajustándose constantemente basado en resultados del mundo real.
Tipos
| Tipo de Observación | Ejemplo |
|---|---|
| Retroalimentación del Sistema | Mensajes de error, notificaciones de éxito, códigos de estado |
| Cambios de Datos | Actualizaciones de base de datos, modificaciones del sistema de archivos, cambios de estado |
| Datos Ambientales | Lecturas de sensores, métricas del sistema, uso de recursos |
| Análisis de Respuesta | Respuestas de API, resultados de consultas, salidas de cómputo |
| Eventos Basados en Tiempo | Plazos alcanzados, tareas programadas completadas |
¿Cómo se añaden los resultados?
Después de realizar una acción, el framework sigue estos pasos en orden:
- Analiza la acción para identificar la(s) función(es) a llamar y el/los argumento(s) a utilizar.
- Ejecuta la acción.
- Añade el resultado como una Observación.