Guía Intensiva de Aprendizaje de Agentes de IA de 5 días: resumen y aprendizajes clave para equipos y empresas que desean aprovechar agentes IA en producción.

Día 1 - Ingeniería de prompts y razonamiento: más allá de redactar prompts simples, aprendí enfoques sistemáticos como Chain of Thought, Tree of Thought y prompting tipo Constitutional AI. La transición desde el estilo de completado de GPT-3 hacia modelos afinados por instrucciones cambió radicalmente la forma de interactuar con LLMs y de diseñar flujos de trabajo de IA para empresas.

Día 2 - Bases de datos vectoriales en la práctica: explorar tradeoffs entre algoritmos de búsqueda por similitud como HNSW frente a IVF y entre embeddings densos y dispersos fue revelador. Entender que el concepto de similitud es una decisión de diseño según el dominio ayuda a elegir la arquitectura de recuperación de información adecuada.

Día 3 - Patrones de arquitectura de agentes: descomponer agentes en componentes como planificación, memoria, herramientas y reflexión, unido al ciclo plan-ejecuta-evalúa-refina, proporciona un marco concreto para construir agentes robustos. También se vio cómo los agentes pueden colaborar o competir en un espacio de agentes coordinado.

Día 4 - Estrategias de especialización: los LLMs específicos de dominio requieren no solo más datos, sino datos curados, tokenización especializada y fine-tuning orientado a tareas. La especialización efectiva combina ingeniería de datos con diseño de modelos y pipelines de inferencia.

Día 5 - Evolución de MLOps para Generative AI: la IA generativa extiende las prácticas tradicionales de MLOps con nuevos retos como versionado de prompts, detección de drift en embeddings y balances de coste y latencia distintos a los de modelos convencionales.

Evolución de mi entendimiento: de herramientas a sistemas inteligentes. Antes veía los agentes como chatbots avanzados, ahora los pienso como sistemas de razonamiento con solución iterativa de problemas, persistencia de memoria y orquestación de herramientas. De monolíticos a componentes independientes: recuperar, razonar y ejecutar deben poder optimizarse y evaluarse por separado. Evaluación y seguridad: evaluar agentes exige benchmarks basados en tareas, pruebas de robustez y evaluaciones de seguridad que consideren el uso autónomo de herramientas.

Decisiones prácticas aprendidas: cuándo usar RAG frente a fine-tuning, cuándo desplegar varios agentes especializados frente a un agente general, y cómo equilibrar latencia, coste y precisión. Realidades de producción: los agentes IA deben tratarse como sistemas productivos con monitorización, versionado y mantenimiento, ampliando las prácticas de MLOps.

Insight más valioso: inteligencia a través de la arquitectura. El comportamiento sofisticado surge tanto por el diseño del sistema como por el tamaño del modelo. Los agentes más efectivos suelen ser aquellos con patrones de interacción bien definidos y limitados, no necesariamente los más capaces en todos los aspectos.

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