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Etiqueta: Observability
Llevar a los agentes a producción con el Servicio de Agente Foundry y el Framework de Agente.
Cómo un agente de preparación de ventas pasa de un código local a un despliegue alojado, con identidad definida, en un entorno aislado y monitoreado, publicado en Microsoft 365 y basado en datos empresariales.
11 min de lecturaIngeniería de aprovechamiento de agentes: estado, verificación y control alrededor del modelo
Una visión en tiempo real de los agentes de producción: por qué las instrucciones y el contexto no son suficientes, y cómo el estado duradero, la aplicación de normas, la verificación y la observabilidad cierran esa brecha.
13 min de lecturaArquitectura de IA para agentes en producción: modos de fallo y capas de control
Una guía de arquitectura capa por capa para sistemas de agentes en producción: modos de fallo, medidas de seguridad, evaluaciones, observabilidad, control de costos, confianza cero y gobernanza.
12 min de lecturaCuando el panel de control muestra estado verde y el agente está equivocado: seguimiento del estado
El panel es de color verde y el agente se equivoca: los fallos se ocultan en el estado transmitido entre los pasos sin problemas. Qué registros de seguimiento, enrutamiento y evaluaciones deben capturarse.
12 min de lecturaIA de primavera en la empresa: un agente de soporte con herramientas, RAG y revisión
Spring AI para un asistente de triaje de incidentes: prompts como contratos, salida estructurada, llamadas a herramientas, descubrimiento de MCP, Qdrant RAG, seguimiento y bucles de agente limitados.
13 min de lecturaAgentes de auto-mejora: curación, aprendizaje y cambio controlado
Agentes que se mejoran por sí mismos sin riesgos: recuperación automática durante la ejecución, aprendizaje a lo largo de múltiples ejecuciones, y cambios que se implementan únicamente después de pruebas y canarios, en LangGraph.
15 min de lecturaLos registros de auditoría de agentes de IA necesitan 12 campos: qué registran LangChain, CrewAI y otros cuatro.
Un recuento estático de seis frameworks de agentes, desde LangChain y CrewAI hasta el OpenAI Agents SDK, frente a un borrador de registro de auditoría de 12 campos: la cobertura promedio es de 5 de 12.
10 min de lectura¿Quién califica al calificador? Validación de los conjuntos de evaluación de agentes antes de confiar en ellos.
¿Quién valida el conjunto de pruebas de evaluación? La deriva en los jueces, la puntuación basada únicamente en los resultados, los modos de fallo privados y los costos ocultos pueden hacer que las evaluaciones de los LLM mientan. Se realizan verificaciones del propio conjunto de pruebas.
7 min de lecturaPor qué los agentes de IA en producción necesitan más que un buen prompt
Los agentes de IA de producción necesitan algo más que un buen prompt: contexto, herramientas, memoria, manejo de fallos, capacidad de observación, pruebas y autonomía acordes al riesgo real.
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