Notas prácticas: Por qué las habilidades de los agentes de IA fallan cuando las concatenamos y el
Guía práctica paso a paso de las notas prácticas: por qué las habilidades de los agentes de IA fallan cuando se concatenan, así como los contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para los equipos que implementan este patrón.
Las notas siguientes reconstruyen un enfoque práctico sobre “Por qué las habilidades de los agentes de IA fallan al concatenarlas y la solución en tres capas”. Se da énfasis a los contratos, las verificaciones y los marcadores de posición para código, en lugar de a un enfoque motivacional. Al trabajar en la etapa de descripción general, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Ver la información de costos desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de una demostración a entornos compartidos.
Tres niveles que reflejan cómo se componen realmente los agentes
Los tres niveles que corresponden a la etapa funcionan mejor cuando se tratan como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan realizar auditorías sin tener que leer todo el grafo. Mantenga el estado del grafo plano y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso.
Átomos: Habilidades individuales que realizan una sola tarea
La etapa de Habilidades Individuales de Atómicos funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Mantenga el estado de los gráficos simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación posterior.
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name: verify-email
description: Verify an email address using Hunter.io API.
Use when validating email deliverability before outreach.
allowed-tools: Bash
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## Verify Email
1. Read the Hunter API key from $HUNTER_API_KEY
2. Call the Hunter email-verifier endpoint
3. Return: status (deliverable/risky/undeliverable), score, smtp_check
4. If the API errors, report the error. Do not guess.
Moléculas: Cadenas explícitas de átomos
Las Cadenas Explicitas de Molecules Stage funcionan mejor cuando se tratan como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso. Las Cadenas Explicitas de Molecules Stage funcionan mejor cuando se tratan como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana del costo evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos.
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name: qualify-lead
description: Research a company, find the right contact, verify
their email, output a qualified lead card.
allowed-tools: Bash Read Write
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## Qualify Lead
Execute these steps IN ORDER.
### Step 1: Company Research
Use /research-company. Capture: size, industry, funding, tech stack.
### Step 2: Find Contact
Use /find-contact. Target: VP Eng, CTO, Head of Platform.
### Step 3: Find & Verify Email
Use /find-email, then /verify-email.
If undeliverable, return to Step 2 (max 3 attempts).
### Step 4: Output Lead Card
Write structured markdown to leads/{company-slug}.md
Compuestos: Orquestación de Subagentes
En la fase de orquestación de subagentes de Compounds, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Coloque la aprobación humana en las conexiones que generan gastos o modifican datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
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name: outbound-playbook
description: Run the full outbound playbook for a target segment.
Spawns parallel agents to qualify leads and draft emails.
disable-model-invocation: true
allowed-tools: Bash Read Write Task Teammate
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## Outbound Playbook
### Phase 1: Build Lead List
Ask the user for: target segment, company size range, geography.
Use /scrape-directory to pull matching companies.
### Phase 2: Parallel Lead Qualification (Task tool)
For each company (batch of 5):
- Spawn a subagent with qualify-lead preloaded
- Each subagent qualifies one company independently
### Phase 3: Draft Emails (Task tool)
For each qualified lead:
- Spawn a subagent with draft-email preloaded
### Phase 4: Human Review Checkpoint
STOP. Present sample drafts. Ask: "Review these. Adjust or proceed?"
Do NOT proceed without explicit user approval.
### Phase 5: Campaign Summary
Compile results to outbound/{segment}/campaign-summary.md
La estructura de carpetas
En la etapa de Estructura de Carpetas, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de correos no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
.claude/skills/
# ATOMS — single purpose, near-deterministic
verify-email/SKILL.md
find-email/SKILL.md
find-contact/SKILL.md
research-company/SKILL.md
scrape-url/SKILL.md
# MOLECULES - explicit chains of atoms
qualify-lead/SKILL.md
review-and-test/SKILL.md
draft-blog-post/SKILL.md
# COMPOUNDS - subagent orchestration, human-driven
outbound-playbook/SKILL.md
feature-build-ship/SKILL.md
El mismo patrón en otros frameworks
En el mismo patrón de fase, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellas tareas que implican gastos o modificaciones en datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial. En el mismo patrón de fase, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos.
LangGraph: Herramientas → Cadenas → Subgrafos
Al trabajar en la etapa de Subgrafos de las Cadenas de Herramientas de LangGraph, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el grafo. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles de agentes sin esa huella desperdicia horas.
from langgraph.graph import StateGraph
from langchain_core.tools import tool
# ATOM: a single tool
@tool
def verify_email(email: str) -> dict:
"""Verify email deliverability via Hunter.io."""
response = requests.get(f"https://api.hunter.io/v2/email-verifier?email={email}")
return response.json()
# MOLECULE: explicit sequential graph
workflow = StateGraph(LeadState)
workflow.add_node("research", research_company)
workflow.add_node("find_contact", find_contact)
workflow.add_node("verify", verify_email)
workflow.add_edge("research", "find_contact")
workflow.add_edge("find_contact", "verify")
graph = workflow.compile()
# COMPOUND: subgraph composition
parent = StateGraph(CampaignState)
parent.add_node("qualify", qualify_subgraph) # each is a compiled graph
parent.add_node("draft", email_subgraph) # with its own state
parent.add_node("review", human_review_node)
CrewAI: Herramientas → Tareas → Equipos dentro de Flujos
Al trabajar en la etapa de tareas de CrewAI Tools para los equipos, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente junto con ello el camino óptimo y el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles de agentes sin ese registro desperdicia horas.
from crewai import Agent, Task, Crew, Flow
from crewai.tools import tool
# ATOM: a tool
@tool
def verify_email(email: str) -> str:
"""Verify email deliverability."""
return requests.get(f"https://api.hunter.io/v2/email-verifier?email={email}").text
# MOLECULE: tasks chained via context
researcher = Agent(role="Researcher", goal="Find company info", tools=[search_tool])
verifier = Agent(role="Verifier", goal="Verify contacts", tools=[verify_email])
research_task = Task(description="Research {company}", agent=researcher)
verify_task = Task(description="Verify the contact", agent=verifier, context=[research_task])
crew = Crew(agents=[researcher, verifier], tasks=[research_task, verify_task])
# COMPOUND: Crews inside a Flow
class OutboundFlow(Flow):
@start()
def qualify_leads(self):
return qualify_crew.kickoff(inputs={"segment": self.state.segment})
@listen(qualify_leads)
def draft_emails(self, qualified):
return email_crew.kickoff(inputs={"leads": qualified})
@listen(draft_emails)
def human_review(self, drafts):
return drafts # pause for human approval
Agno: @tool → Agent → Teams
Al trabajar en la etapa Agent Teams de la herramienta Agno, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Prefiera unidades pequeñas y verificables a scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles de agentes sin ese registro desperdicia horas. Al trabajar en la etapa Agent Teams de la herramienta Agno, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Anote los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos.
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools import tool
# ATOM
@tool
def verify_email(email: str) -> str:
"""Verify email deliverability via Hunter.io."""
return requests.get(f"https://api.hunter.io/v2/email-verifier?email={email}").text
# MOLECULE: agent with ordered tools
qualify_agent = Agent(
model=Claude(id="claude-sonnet-4-6"),
description="Qualify a lead: research company, find contact, verify email. Execute in that order.",
tools=[research_company, find_contact, find_email, verify_email],
)
# COMPOUND: team of agents
from agno.team import Team
outbound_team = Team(
agents=[qualify_agent, email_drafter, campaign_reporter],
description="Run the full outbound playbook for a target segment.",
)
El patrón es el mismo
El patrón funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el grafo. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso.
Dónde falla hoy en día
La etapa “Where It Breaks Today” funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Mantenga el estado de los gráficos simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación después de las interrupciones.
Los átomos que no son sólidos dañan todo lo que está por encima de ellos:
The Atoms that aren’t stage funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando falla un paso, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso. The Atoms that aren’t stage funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos.
Las moléculas con más de 10 átomos se vuelven poco fiables:
Para las moléculas con más de 10 átomos, defina los insumos, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Coloque la aprobación humana en las conexiones que generan gastos o modifican datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Los compuestos con más de 8–10 moléculas alcanzan su propio límite:
Para los compuestos que están más allá de la etapa 8-10, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
La autoinvocación es menos fiable que la invocación explícita:
En las etapas en las que la autoinvocación es menos fiable, defina los ingresos, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellas tareas que implican gastos o modificaciones en datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial. En las etapas en las que la autoinvocación es menos fiable, defina los ingresos, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a
entornos compartidos.Por qué es importante
Al trabajar en la fase de “Por qué es importante”, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Haga una marca de verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intente nuevamente un nodo posterior.
Lista de verificación operativa
En la fase de lista de verificación operativa, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de una marca de verificación conocida sin tener que adivinar el estado oculto.
Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
Obtenga la aprobación humana para las operaciones que generan gastos o modifican datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Escriba un breve manual de operaciones: cómo rotar claves, cómo vaciar la cola y cómo revertir la última inserción.
Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos.
Obtenga la aprobación humana para las operaciones que generan gastos o modifican datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Antes de promocionar el stack, congele las versiones, capture una transcripción de referencia para la ruta crítica y confirme los pasos de reversión. Los entornos compartidos requieren límites de velocidad, verificaciones de tenencia y un responsable claro para la rotación de secretos. Prefiera una fiabilidad sencilla a demostraciones ingeniosas pero puntuales.
Nota por lotes para 373492c8b420: mantenga las claves del proveedor fuera del repositorio, establezca un límite máximo para tokens por sesión y almacene las transcripciones junto a los fixtures de evaluación para que los cambios posteriores en el modelo sigan siendo comparables.