En la era de la inteligencia artificial generativa, los agentes que simulan acciones y comportamientos humanos están surgiendo como una herramienta poderosa para las empresas que buscan desarrollar aplicaciones listas para producción. Estos agentes pueden interactuar con los usuarios, realizar tareas y demostrar habilidades de toma de decisiones, imitando una inteligencia similar a la humana. Al combinar agentes con modelos fundamentales como los de la familia Amazon Titan en Amazon Bedrock, los clientes pueden desarrollar aplicaciones complejas y multimodales que permitan a los agentes entender y generar lenguaje natural o imágenes.
Un ejemplo destacado de su aplicación se encuentra en la industria de la moda retail, donde un asistente impulsado por agentes y modelos multimodales proporciona a los clientes una experiencia personalizada e inmersiva. Este asistente es capaz de mantener conversaciones en lenguaje natural, comprendiendo las preferencias e intenciones del cliente. Utilizando capacidades multimodales, puede analizar imágenes de prendas de vestir y hacer recomendaciones basadas en las indicaciones del usuario. Además, puede generar ayudas visuales, como sugerencias de atuendos, para mejorar la experiencia del cliente.
En la implementación de un asistente de moda usando Amazon Bedrock Agents y modelos de la familia Amazon Titan, se logra proporcionar una experiencia conversacional personalizada y multimodal. Entre sus capacidades se incluyen la generación e interpretación de imágenes para inspirar nuevas ideas de moda y editar fotografías de usuarios. Modelos de incrustaciones multimodales de Amazon Titan pueden utilizarse para buscar estilos en una base de datos, ya sea mediante un texto de referencia o una imagen proporcionada por el usuario, encontrando estilos similares. Además, el agente utiliza Anthropic Claude 3 Sonnet para orquestar sus acciones, como buscar el clima actual y ofrecer recomendaciones de atuendos adecuados para el tiempo.
Este asistente de moda se integra sin problemas en plataformas de comercio electrónico o aplicaciones móviles existentes, proporcionando a los clientes una experiencia perfecta y agradable. Los usuarios pueden cargar sus propias imágenes, describir su estilo deseado o incluso proporcionar una imagen de referencia. El agente generará recomendaciones personalizadas e inspiraciones visuales, mejorando así el proceso de compra online.
Además, se ha puesto a disposición el código de esta solución en un repositorio de GitHub, permitiendo a los desarrolladores acceder a la arquitectura subyacente y realizar adaptaciones según sus necesidades específicas en sus plataformas comerciales.
Con esta solución, los minoristas tienen la oportunidad de ofrecer recomendaciones de estilo personalizadas, inspiraciones visuales y consejos interactivos de moda a sus clientes, potenciando así su negocio y logrando una ventaja competitiva. Invitar a los usuarios a experimentar con este tipo de agentes demuestra el potencial transformador de la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial, ofreciendo experiencias únicas y personalizadas a los consumidores.
vía: AWS machine learning blog
