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#agentes

70 páginas con esta etiqueta.

Roadmap

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  • Condiciones de parada y presupuesto

    Pon límites de pasos, tokens, max_tokens y tiempo a tu agente, pide aprobación antes de acciones delicadas y decide qué devolver cuando se agota el presupuesto.

  • Cuándo NO usar multiagente

    Qué cuesta de verdad repartir una tarea entre varios agentes y cómo decidir, con preguntas concretas, si tu problema lo necesita.

  • Depurar un agente leyendo sus trazas

    Registra cada paso de tu agente en una traza JSONL sencilla y aprende a leerla para encontrar herramientas mal elegidas, bucles, errores ignorados y contexto desbordado.

  • El bucle agéntico

    Escribe a mano, en Python y TypeScript, el bucle completo de un agente, tratando cada stop_reason y devolviendo un tool_result por cada tool_use.

  • El coste de multiplicar agentes

    Por qué un sistema multiagente multiplica los tokens, cómo medir el gasto por rol con usage y qué palancas lo reducen sin perder calidad.

  • Evals de trayectoria: cómo llegó, no solo qué dijo

    Registra la trayectoria de un agente y evalúa qué herramientas llamó, en qué orden, con qué argumentos y en cuántos pasos.

  • Humano en el bucle

    Pausa el agente antes de acciones irreversibles, guarda su estado, enseña a una persona exactamente qué va a pasar y reanuda con su decisión.

  • Nivel 40 · Tu primer agente

    Construye un agente de verdad, con su bucle, límites de pasos y de gasto, un plan previo, varias herramientas bien descritas y trazas para depurarlo.

  • Nivel 60 · Sistemas multiagente

    Cuándo merece la pena repartir el trabajo entre varios agentes, cómo orquestarlos con código y cómo medir lo que cuestan.

  • Orquestador y subagentes

    Construye un orquestador que delega en subagentes de dos formas, como herramienta que el modelo invoca o como tareas que lanza tu código.

  • Paralelismo: lanzar y recoger

    Lanza subagentes a la vez con asyncio.gather, limita la concurrencia con un semáforo y decide qué hacer cuando falla uno de cinco.

  • Pasar contexto entre agentes

    Cómo escribir tareas autocontenidas para un subagente que no ve nada de tu conversación y cómo pedirle un informe que el orquestador pueda usar.

  • Planificar antes de actuar

    Pide al agente un plan estructurado antes de tocar herramientas, revísalo y haz que lo mantenga actualizado mientras trabaja.

  • Qué es un agente (y cuándo basta un workflow)

    La diferencia entre un workflow y un agente, la escalera de complejidad de Building effective agents y un método práctico para decidir qué necesita tu problema.

  • Un agente con varias herramientas

    Diseña y describe un conjunto de herramientas para que el agente elija la correcta, devuelva salidas útiles y se recupere de errores, y prueba esa elección con casos.

Cursos

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  • Agentes de código

    Cómo trabaja un agente que lee, edita y prueba código en tu repositorio, y cómo guiarlo y revisar su trabajo para fiarte de lo que entrega.

  • Arquitecturas multiagente

    Orquestador y trabajadores, pipeline y evaluador o debate. Qué resuelve cada arquitectura, cuándo falla y cómo elegir la adecuada para tu tarea.

  • Cómo funciona el uso del ordenador

    El bucle captura, acción y nueva captura; qué parte hace el proveedor y qué parte ejecutas tú, y un ejecutor mínimo de acciones dentro de un contenedor.

  • Cómo trabaja un agente de código

    Las herramientas que necesita un agente de código (leer, buscar, editar, ejecutar), cómo diseñarlas con seguridad y un agente mínimo funcional.

  • Compactación y memoria

    Cómo limpiar resultados antiguos, resumir el historial de un agente sin romper los pares tool_use/tool_result y tomar notas persistentes fuera del contexto.

  • Context engineering

    Cómo decidir qué entra en el contexto de un modelo o agente, cuánto ocupa, cuándo compactarlo y cómo mantener agentes que trabajan durante horas.

  • Contexto para agentes de larga duración

    Cómo mantener un agente trabajando durante horas combinando compactación, notas, subagentes y puntos de control que permiten reanudar con contexto limpio.

  • Coordinación y estado compartido

    Dónde vive el estado en un sistema multiagente, cómo evitar conflictos entre agentes y por qué pasar referencias a artefactos en lugar de contenido.

  • Datasets de evaluación

    De dónde salen las tareas de evaluación de un agente, cómo se describen con su entorno y criterio de éxito, cuántas hacen falta y cómo se versionan sin que pierdan valor.

  • Depurar sistemas multiagente

    Trazas por agente enlazadas con identificadores padre-hijo, grabación y reproducción de ejecuciones, y cómo diagnosticar los fallos típicos de coordinación.

  • Diseñar subagentes

    Cómo escribir el brief de un subagente, qué herramientas darle, cuánto presupuesto y cómo exigir un formato de retorno que el orquestador pueda usar.

  • El contexto del repositorio

    Cómo darle a un agente de código las convenciones de tu proyecto con un archivo de memoria (CLAUDE.md o AGENTS.md), qué poner en él y qué dejar fuera.

  • Evals en el día a día

    Un ejecutor de evals con varias pruebas por tarea y comparación con la línea base, umbrales de regresión, qué ejecutar en cada PR y cada noche, y cómo convertir fallos de producción en tareas.

  • Evals para agentes

    Monográfico para evaluar agentes de verdad, con resultado, trayectoria y coste, datasets que reflejan el uso real, graders bien calibrados y evals integradas en el trabajo diario.

  • Explorar, planificar, implementar, verificar

    El flujo de cuatro fases que separa entender de tocar, con herramientas distintas en cada fase y un plan revisable antes de cambiar código.

  • Modelo de amenazas de un agente

    Cómo inventariar activos, actores, puntos de entrada y capacidades de un agente, dibujar sus fronteras de confianza y detectar la combinación que permite exfiltrar datos.

  • Qué medir en un agente

    Resultado, trayectoria, eficiencia y seguridad como cuatro ejes de evaluación, comprobación del estado final y medición de la consistencia con pass@k y pass^k.

  • Revisar y saber cuándo confiar

    Cómo revisar los cambios de un agente de código, qué señales indican que no debes fiarte y cómo graduar su autonomía según el riesgo de cada acción.

  • Seguridad y prompt injection

    Monográfico avanzado para proteger agentes que leen contenido no fiable y actúan sobre sistemas reales, desde el modelo de amenazas hasta permisos, confirmación y sandbox.

  • Sistemas multiagente

    Arquitecturas, diseño de subagentes, coordinación del estado y depuración de sistemas donde varios agentes colaboran en una tarea.

  • Usar servidores existentes

    Configurar servidores MCP en un host, escribir un cliente propio que los conecta a la API de Mensajes y evaluar un servidor de terceros antes de confiar en él.

  • Uso del ordenador y del navegador

    Agentes que manejan una pantalla o un navegador. Cómo funcionan, cuándo usarlos en lugar de una API, cómo hacerlos fiables y cómo aislarlos.

Docs

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  • Agentes

    Referencia para construir agentes con la API de Mensajes, desde el bucle básico hasta subagentes y aprobación humana.

  • El bucle agéntico

    Referencia del bucle que convierte una llamada al modelo en un agente, con el manejo de cada stop_reason y los límites que lo hacen seguro.

  • Humano en el bucle

    Cómo y dónde pedir aprobación humana dentro de un agente, cómo pausar el bucle sin perder el estado y cómo devolver un rechazo al modelo.

  • Memoria

    Cómo dar a una aplicación o agente memoria que sobreviva entre sesiones, con tipos de memoria, herramientas de lectura y escritura, y riesgos.

  • Prompt injection

    Qué es la inyección de prompt directa e indirecta, por qué un agente con herramientas es vulnerable y qué defensas en capas reducen el daño.

  • Subagentes

    Qué es un subagente, cuándo merece la pena delegar en uno, cómo se implementa como herramienta y qué cuesta en tokens y en control.

Sistemas

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  • Agente de código

    Arquitectura de un agente que lee un repositorio, propone cambios acotados, ejecuta los tests en un sandbox y abre una propuesta revisable por una persona.

  • Agente de soporte con aprobación humana

    Arquitectura de un agente que resuelve tickets consultando pedidos y documentación, y que propone reembolsos o cambios para que una persona los apruebe antes de ejecutarse.

  • Agente de voz

    Arquitectura de un agente que escucha, decide con herramientas y responde hablando, con streaming de punta a punta, gestión de interrupciones y confirmaciones antes de actuar.

Patrones

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  • Agente autónomo

    El modelo decide en un bucle qué herramientas usar y cuándo parar, guiado por lo que le devuelve el entorno, con límites, puntos de control humanos y sandbox.

  • Patrones de agentes

    Los patrones para construir con modelos, de la llamada aumentada al agente autónomo, ordenados de lo más simple a lo más complejo.

  • Workflows frente a agentes

    La diferencia entre un workflow y un agente, la escalera de complejidad que los une y por qué casi siempre conviene empezar por el peldaño más bajo.

Disciplinas

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  • Context engineering

    Decidir qué información entra en la ventana de contexto del modelo, en qué orden y en qué forma, en cada paso de una aplicación o un agente.

  • Diseño de herramientas

    Cómo definir herramientas que un modelo entienda, elija bien y use sin gastar contexto de más, con nombres, descripciones, parámetros y respuestas pensados para un agente.

  • Humano en el bucle

    Decidir en qué puntos de un flujo con agentes interviene una persona, para qué, con qué información delante y cómo evitar que la revisión se vuelva un trámite.

  • Seguridad de agentes

    Diseñar agentes que sigan siendo seguros aunque el modelo se equivoque o alguien intente manipularlo con instrucciones escondidas en los datos.

  • UX de agentes

    Diseñar la experiencia de un producto con agentes para que el usuario sepa qué hace, cuánto falta, qué va a pasar antes de que pase y cómo deshacerlo.

Recetas

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  • Aprobación humana antes de actuar

    Intercepta las llamadas a herramientas peligrosas de tu agente, pide confirmación a una persona con los argumentos exactos y devuelve el rechazo al modelo como tool_result.

Glosario

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  • Agente

    Sistema en el que un modelo decide en un bucle qué herramientas usar y qué pasos dar hasta completar una tarea.

  • Bucle agéntico

    Ciclo de llamar al modelo, ejecutar las herramientas que pide y devolverle los resultados hasta que termina.

  • Compactación

    Resumir o recortar el historial de una conversación larga para liberar ventana de contexto sin perder lo importante.

  • Humano en el bucle

    Diseño en el que una persona revisa o aprueba ciertas decisiones del agente antes de que tengan efecto.

  • Memoria

    Información que un agente guarda fuera de la ventana de contexto para recuperarla en pasos o sesiones posteriores.

  • Orquestador

    Agente o componente que divide una tarea, reparte las partes entre subagentes o trabajadores y combina sus resultados.

  • ReAct

    Patrón de agente que alterna razonar sobre la situación, ejecutar una acción y observar su resultado, en bucle.

  • Stop reason

    Campo de la respuesta que indica por qué el modelo dejó de generar y, por tanto, qué debe hacer tu código después.

  • Subagente

    Agente al que otro agente encarga una subtarea con su propio contexto limpio y que devuelve solo el resultado.

  • Trayectoria

    Secuencia completa de pasos de un agente en una tarea, con sus llamadas a herramientas, resultados y respuestas intermedias.

  • Workflow

    Sistema en el que los modelos y las herramientas siguen pasos fijados por tu código, sin que el modelo decida el camino.

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