Construir agentes — desarrollo de agentes de IA
La ingeniería en sí: patrones de arquitectura, llamada a herramientas que no inventa argumentos, memoria que sigue siendo relevante, recuperación que fundamenta las respuestas y sistemas multiagente que compensan su complejidad.
5 guías
Sistemas multiagente: cuándo varios agentes ganan a uno
Varios agentes ayudan cuando las subtareas son de verdad independientes y necesitan herramientas distintas. Si no, has comprado latencia, coste y una superficie de fallo irrastreable.
RAG para agentes: anclar respuestas sin ahogarse en contexto
La recuperación como herramienta que el agente decide llamar gana a la recuperación atornillada delante de cada petición. Trocea por significado, cita la fuente y permite el vacío.
Memoria en agentes de IA: qué guardar, comprimir y tirar
Los agentes no tienen memoria: tienen lo que vuelves a poner en el contexto. Cuatro capas — objetivo, reciente, comprimido, recuperado — resuelven casi todo.
Llamada a herramientas: diseñar herramientas que el agente use bien
La mayoría de fallos de agente son fallos de diseño de herramientas. Alcance estrecho, argumentos tipados, errores honestos e idempotencia arreglan más que cualquier reescritura de prompt.
Arquitectura de agentes de IA: los patrones que aguantan producción
Seis patrones cubren casi todo agente en producción: bucle acotado, planificador-ejecutor, pase crítico, pasarela de herramientas, memoria por capas y puerta humana.