Construcción de agentes

Qué incluye

• Diseñar el agente: objetivo, herramientas que puede usar, datos a los que accede y qué NO puede hacer.
• Elegir el modelo por tarea (coste vs. fiabilidad) en lugar de usar el más grande para todo.
• Montar el andamiaje: prompts, orquestación, reintentos y control de errores.
• Definir límites de autonomía: qué decide solo y qué manda a un humano.

Cuándo la necesitas

• Ya sabes qué proceso automatizar y necesitas construir la pieza que lo ejecuta.
• Tienes prototipos en un notebook que nadie ha llevado a producción.
• Cada equipo se está montando su propio agente sin patrón común ni barreras.

Cómo se mide

• Tasa de éxito de la tarea (casos resueltos correctamente / total).
• Coste por ejecución y por caso resuelto.
• Tasa de escalado a humano y motivo del escalado.

Errores comunes

• Usar el modelo más caro para todo "por seguridad" y disparar el coste sin ganar fiabilidad.
• Dar al agente acceso amplio a sistemas sin límites de qué puede tocar.
• Lanzar sin evals: sin una forma de medir si acierta, no se puede mejorar ni confiar.

Preguntas frecuentes

¿Hay que construir agentes a medida o basta con comprar una herramienta?

Depende del proceso. Para tareas comunes suele haber herramienta; para procesos propios que son ventaja competitiva, construir da control sobre coste, datos y fiabilidad. Esa decisión es la capacidad de build-vs-buy.

¿Qué distingue un agente de una automatización normal?

Un agente decide en cada paso qué hacer con las herramientas que tiene, en vez de seguir un flujo fijo. Esa flexibilidad es potente y por eso necesita límites y evaluación explícitos.

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