Sistemas agénticos

Una herramienta agéntica profesional necesita más que un prompt y una llamada al modelo. Debe saber qué puede hacer, recordar qué ocurrió, continuar después de un reinicio y demostrar por qué da una tarea por terminada. Este recorrido desarrolla esas responsabilidades desde un bucle pequeño hasta una arquitectura con trabajo en segundo plano y coordinación entre agentes.

La prioridad es entender por qué hace falta cada pieza, qué garantía aporta y dónde termina esa garantía. Encontrarás explicaciones, fragmentos razonados, diagramas y casos ejecutables. Cuando una función sea pseudocódigo de arquitectura se indica; cuando un programa sea completo se muestran sus dependencias y el resultado esperado.

Basta con Python básico y uso elemental de terminal. No se presupone que conozcas SQL, transacciones, RAG, leases, protocolos de herramientas o librerías de agentes. Las estructuras y módulos nuevos se presentan cuando hacen falta. Los programas deterministas usan Python 3.12 o posterior y su biblioteca estándar.

El curso no depende de un framework agéntico. El registro de herramientas, la persistencia y el runtime se mantienen visibles para que puedas entenderlos y después valorar qué te aporta una abstracción. Al final hay un adaptador opcional para un modelo servido por Ollama; puedes estudiar y verificar toda la recuperación sin instalar ese servicio ni disponer de una API de pago.

Primero separamos modelo, agente y autoridad de ejecución. Construimos un bucle comprobable y herramientas que validan argumentos y permisos. Después modelamos sesiones, ejecuciones y operaciones, y aprendemos a guardar una frontera consistente para recuperarnos de una caída.

Con esa base, abordamos contexto, memoria, recuperación de documentos y compaction. El orden importa: resumir conversación no reemplaza persistir estado; recuperar documentos no significa que todos deban entrar en cada inferencia.

La siguiente etapa lleva el trabajo fuera de la petición HTTP: workspace y aislamiento, colas, leases, tokens de propiedad, reintentos, idempotencia y eventos. Finalmente coordinamos varios agentes con entregas durables, aplicamos presupuestos y diseñamos evaluaciones que distingan una respuesta convincente de un resultado válido.

El miniproyecto ocupa tres capítulos consecutivos. Construirás por fases un investigador documental que busca, lee y guarda un informe con fuentes. Su código está explicado dentro de las páginas. Las pruebas terminan procesos de forma abrupta y comprueban que, al reanudar, no desaparecen decisiones ni se duplica el informe.

Lee primero el problema y formula qué tendría que seguir siendo cierto si algo falla. Después recorre el fragmento buscando dónde se aplica esa condición. Por ejemplo, ante «guardar una observación y avanzar el cursor», pregunta qué ocurriría si solo se confirmara una de las dos escrituras. Esa pregunta lleva a una transacción por una necesidad concreta.

Los casos completos permiten observar invariantes: el worker antiguo no puede confirmar con un token vencido; una clave idempotente repetida no crea otro ticket; una entrega duplicada de un hijo se incorpora una vez; un resumen obsoleto no reemplaza una versión más reciente. Son propiedades transferibles a tus proyectos, no instrucciones para memorizar nombres de funciones.

No todos los ejemplos usan el mismo dominio. Pedidos, documentos, incidencias y operaciones ayudan a elegir el ejemplo más claro para cada mecanismo. El miniproyecto integra varias piezas sin obligarte a convertir todos los temas del sitio en una sola aplicación.

El recorrido proporciona contratos y mecanismos para desarrollar una herramienta compleja con un equipo pequeño: ejecución durable, herramientas controladas, recuperación, coordinación y evaluación. Distingue una implementación local completa de las ampliaciones necesarias para varios usuarios, máquinas o efectos externos.

No intenta reproducir la infraestructura privada de una gran plataforma ni afirma que un modelo simulado demuestre calidad de razonamiento. Las pruebas deterministas verifican el runtime; los modelos reales requieren evaluación sobre tus tareas. Esa distinción permite introducir complejidad con una razón comprobable y conocer lo que todavía falta antes de usar una capacidad nueva.

El recorrido toma como referencia los mecanismos de las 18 lecciones del proyecto plataformas-agenticas, y los amplía con explicación propia, diagramas y ejemplos verificados. Cada capítulo enlaza las referencias oficiales que sustentan sus contratos. Las propuestas de arquitectura se distinguen de APIs o implementaciones publicadas.