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Construcción sistemática de agentes de IA con LLM de código abierto

Un plan práctico para diseñar agentes fiables con Llama, Mistral y ejecución estructurada de herramientas.

Arquitectura central

  • Planificador: descompone el objetivo en pasos accionables
  • Ejecutor: invoca herramientas/APIs tipadas y valida salidas
  • Memoria: vector + almacenes clave/valor para corto/largo plazo
  • Supervisor: evalúa resultados, reintenta, escala

Prácticas de ingeniería

  • Herramientas schema-first con validación estricta
  • Reintentos deterministas y bucles acotados
  • Versionado de prompts y trazabilidad de cambios
  • Telemetría: trazas, métricas y logs estructurados

LLMs de código abierto

  • Llama: buen rendimiento general y tooling
  • Mistral/Mixtral: inferencia eficiente, buen razonamiento
  • Qwen: fortalezas multilingües
  • Hosting local: vLLM, TGI, Ollama

Evaluación y seguridad

  • Tasa de éxito y puntuación de calidad
  • Análisis de errores de herramientas y recuperación
  • Políticas de seguridad y red-teaming
  • Presupuestos de coste y latencia

Checklist de despliegue

  • Credenciales seguras y herramientas en sandbox
  • Límites de tasa por agente y tenant
  • Integración de observabilidad (OpenTelemetry)
  • Estrategia de rollout y pruebas canarias

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