Parte 6 de la serie From Zero to AI Agent: Mi viaje hacia aplicaciones inteligentes Java presenta la culminación práctica de los componentes desarrollados en entregas previas. Ya disponemos de MCPService para conectar herramientas externas, LLMClient para la capa de inteligencia y SimpleInference para procesar consultas de forma inteligente. En este artículo rehacemos y simplificamos el proceso para entregar una interfaz de chat mínima pero funcional que permita conversar de manera natural con los agentes y herramientas conectadas.

Objetivo: conversación simple y natural. En lugar de comandos complejos, el usuario escribe como en una charla habitual y el sistema interpreta la intención, ejecuta herramientas cuando procede y responde con texto claro. Ejemplo de interacción: AI Assistant Ready conectado a varias herramientas. You: whats the weather in Tokyo You: save that to weather-tokyo.txt You: list my files You: what is 2+2 You: read the weather file You: exit El asistente responde con información meteorológica, guarda archivos, lista contenidos y resuelve preguntas aritméticas manteniendo contexto entre consultas.

La clase ChatInterface es sorprendentemente sencilla: mantiene referencia a SimpleInference y MCPService, lee entradas desde la consola y orquesta el flujo principal de la conversación. Sus responsabilidades principales son mostrar un mensaje de bienvenida con el número de herramientas conectadas, recoger la entrada del usuario, detectar comandos de salida, enviar consultas a SimpleInference y mostrar la respuesta, y finalmente liberar recursos cerrando el scanner y cerrando el servicio MCP.

Comportamiento clave y flujo: al iniciar se listan las herramientas disponibles a través de mcpService.getAllAvailableTools. Cada mensaje del usuario se pasa a inference.processQuery que realiza análisis, selecciona la herramienta adecuada si hace falta, extrae parámetros y ejecuta comandos sobre MCPService cuando corresponde. Las respuestas del LLM y los resultados de herramientas se combinan para formar una respuesta coherente que se muestra al usuario.

Integración de componentes: MCPService actúa como puente con servidores de herramientas para operaciones como consultar el clima o gestionar archivos. LLMClient proporciona capacidades de lenguaje y razonamiento para interpretar intención, extraer parámetros y generar texto natural. SimpleInference es la capa que coordina estos dos mundos, decidiendo cuándo invocar herramientas y cómo usar la información de retorno. Este patrón permite construir agentes IA capaces de interactuar con el entorno de forma segura y extensible.

Manejo de errores y robustez: la interfaz captura excepciones alrededor del procesamiento de consultas y devuelve mensajes de error legibles para el usuario sin romper la sesión. Es buena práctica loguear errores en un sistema de telemetría o archivo para diagnóstico y agregar reintentos y límites de tiempo cuando se ejecutan herramientas externas. Para producción se recomienda ampliar el tratamiento de errores y validar entradas sensibles.

Ejecutar la aplicación localmente es directo: inicializa los servicios MCP y proporciona claves de API para el LLM elegido mediante variables de entorno. Compila y ejecuta la clase principal que instanciará MCPService y LLMClient, luego lanzará la interfaz de chat en consola para una experiencia interactiva y pedagógica.

Limitaciones intencionales de esta versión: soporte para un solo usuario por sesión, contexto limitado que recuerda resultados recientes para referencias tipo esa o aquello, interfaz por consola sin web front end, y sin persistencia entre sesiones. Estas decisiones mantienen el ejemplo compacto y enfocado en ilustrar los conceptos esenciales de agentes IA y orquestación de herramientas.

Próximos pasos en la serie: orquestación de múltiples herramientas en un mismo flujo, ejecución de tareas compuestas como obtener el clima en varias ciudades y comparar resultados, o coordinar scrapers y servicios externos para encontrar la mejor opción entre varias fuentes. También veremos patrones para mejorar el contexto conversacional y la tolerancia a fallos.

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Conclusión: la interfaz de chat presentada es una base práctica y didáctica para entender cómo se combinan capacidad de lenguaje, motores de herramientas y lógica de inferencia en una experiencia conversacional. Es ideal para prototipos y pruebas de concepto que luego pueden escalarse hacia arquitecturas multiusuario, persistentes y con GUI web o móviles, manteniendo siempre buenas prácticas de seguridad y despliegue en la nube.