DeepSeek V3 DeepThink R1: Cómo funciona el Deep Reasoning de un Simple Agentic AI CRM
En el artículo de ayer os dejé un ejemplo sencillo de cómo construir un Agentic AI basado en Perplexity Pro Deep Research para hacer una simulación de un CRM. Os dejé las capturas de cómo configurar el System Prompt, los Prompts de uso, y las respuestas del Agentic AI para hacer la gestión, pero no os pude dejar el proceso de Deep Reasoning, por la forma en la que el interfaz de Perplexity Pro tiene para implementarlo, así que quise hacer lo mismo con DeepSeek V3 y dejaros el Deep Reasoning de DeepThink R1.
Figura 1: DeepSeek V3 DeepThink R1. Cómo funciona el
Deep Reasoning de un Simple Agentic AI CRM
Tened en cuenta que, parte de la magia del proceso de DeepReasoning es el Prompt Analysis, es decir, antes de atacar la respuesta, analizar en profundidad de manera recursiva el Prompt, haciendo primero un estudio de lo introducido por el usuario, después hacer un análisis del análisis del Prompt, y así, hasta que se tenga claro en detalle qué es lo que se está pidiendo.
Figura 2: System Prompt del Simple Agentic AI para CRM
en la versión DeepSeek V3 con DeepThink R1
En la imagen anterior le hemos dado el System Prompt del Simple Agentic AI para CRM que queremos construir, y fijaos cómo hace DeepThink el análisis de ese Prompt que es el mismo que os dejé ayer en el ejemplo con Perplexity Pro DeepResearch (de OpenAI).
Figura 3: DeepThink R1 analizando el System Prompt
Como podéis ver, el «Thought Time» ha sido de 188 segundos, y va línea a línea analizando cada una de las funciones, para entender qué es lo que tiene que hacer, además, de los procesos que debe identificar. Pero el análisis de DeepThink R1 no ha sido sólo la imagen anterior, sino que le ha tomado un trabajo intenso de entendimiento.
Figura 4: DeepThink R1 del System Prompt… parte 2
Como podéis ver, cada información que se va encontrando en el System Prompt provoca una nueva interpretación, como saber cuál debería ser el proceso para hacer la primera factura, o en qué orden llamar a las funciones para hacer cada proceso.
Figura 5: DeepThink R1 del System Prompt… parte 3
Como podéis ver en las capturas anteriores, DeepThink R1 va haciendo suposiciones para realizar cada proceso, viendo los problemas que se va a encontrar en cada situación. Vamos, un trabajo de entendimiento y razonamiento para estar seguro de que ha realizado la tarea que le he pedido, entender este modelo de trabajo.
Figura 6: DeepThink R1 del System Prompt… parte 4
En la imagen anterior podéis ver cómo va desgranando los procesos que le hemos definido en diferentes llamadas de funciones, para estar preparado para realizar las operaciones que le vamos a ir pidiendo después, cuando termine de realizar esta fase de entendimiento.
Figura 7: DeepThink R1 del System Prompt… parte 5
El proceso completo, que acaba en la siguiente imagen, me ha recordado a cuando en los exámenes te decían eso de «Por favor, leed y comprended las preguntas del examen antes de comenzar a contestar ninguna de ellas«. Esto es lo que hace con el Simple Agentic AI Prompt que le hemos dado.
Figura 8: DeepThink R1 del System Prompt… última parte
Una vez que lo ha terminado de analizar y comprender, ya podemos comenzar a darle las órdenes para gestionar nuestro sistema. Para este ejemplo de hoy le voy a pedir sólo una de las que le solicité ayer, porque es muy largo, pero las órdenes que le pedí son interesantes de ver, así que mañana veremos el resto.
Figura 9: DeepThink de «Dar de alta una factura a un nuevo cliente»
Si os fijáis en la captura anterior, el Thought Time es de 154 segundos. Es su primera factura, así que va a probar el proceso completo por primera vez. Luego, veremos cómo ese tiempo se va reduciendo con tareas repetitivas, pues al igual que las personas, la práctica hace al maestro.
Figura 10: DeepThink de «Dar de alta una factura a un nuevo cliente» … parte 2
Como podéis ver, va revisando todas las posibilidades para ver cómo debe gestionar los errores. Y al igual que en el caso de ayer con Perplexity Pro DeepResearch, el sistema hace uso de la Memory para llevar el estado de variables. Vamos, como cuando te apuntas cosas en un papel en un examen para hacer cuentas intermedias o verificaciones.
Figura 11: DeepThink de «Dar de alta una factura a un nuevo cliente» … parte 3
En la imagen anterior se puede ver cómo va calculando ya la resolución, y haciendo pruebas con la cantidad de la factura, con cómo calcular el número de factura, etcétera, para tener todos los datos antes de «pasarlo a limpio«.
Figura 12: DeepThink de «Dar de alta una factura a un nuevo cliente» … parte 4
En la imagen anterior se puede ver cómo va haciendo los cálculos que luego serán parte de la solución, pero se está asegurando de que sigue bien el proceso, en función del System Prompt que se entregó al inicio.
Figura 13: DeepThink de «Dar de alta una factura a un nuevo cliente» … parte 5
Ya lo tiene. El proceso de razonamiento de la respuesta completo (lo que nos pedían en los exámenes), ahora toca pasarlo a limpio con buena letra para que el profesor ponga una buena nota. Ahí lo tienes.
Figura 14: Comandos para dar de alta una factura a un nuevo cliente
Podríamos haber usado un humano para hacerlo más rápidamente, pero tendríamos que haber tenido a una persona. Además, cada vez que hace una de estas tareas aprende, y veremos en la siguiente parte que dar de alta una nueva factura para este cliente lo hace en 19 segundos.
Figura 15: Arquitectura de Modelos de DeepReasoning
Como habéis podido ver, la potencia de los modelos de DeepReasoning radica no solo en la Multi Modalidad y uso de varios algoritmos de aprendizaje, sino que también hace uso del contexto, de una Memory potente, y de un trabajo de Prompt Analysis recursivo que permite entender todos los detalles del trabajo que se le pide.
¡Saludos Malignos!
Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)
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