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.

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. 

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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«.

¡Saludos Malignos!