Kalibr: infraestructura para la auto-optimización del agente presenta una solución para un problema común en los sistemas agenticos modernos: los agentes fallan no por errores lógicos sino por operar a ciegas en entornos inestables donde nada permanece constante el tiempo suficiente para rutas estáticas. El comportamiento de los modelos cambia, la latencia de proveedores oscila, las herramientas se degradan sin aviso y aparecen límites de tasa imprevistos. Cada variable es un objetivo en movimiento y los desarrolladores deben depurar con registros que capturan solo una fracción del comportamiento real, provocando que la optimización humana quede obsoleta cuando el sistema escala.

Por eso nació Kalibr. Kalibr captura telemetría a nivel de paso en cada ejecución agentica y agrega esos datos en inteligencia de sistema real. Con una sola línea de código, el SDK intercepta las llamadas a modelos sin cambiar tu lógica, registrando duración, uso de tokens, coste, éxito o fallo, proveedor y modelo, relaciones padre-hijo y marcas temporales. Esta capa base permite reconstruir el grafo completo de ejecución y entender exactamente dónde y por qué colapsa una rama, qué decisiones anteriores la provocaron y qué efectos posteriores generó.

Kalibr ofrece trazado distribuido pensado para cargas agenticas complejas: una visión Datadog pero diseñada para llamadas LLM, herramientas internas y APIs externas. Además dispone de una API de inteligencia que responde en tiempo real a una sola pregunta antes de ejecutar un paso: qué está funcionando ahora. No la semana pasada, no el archivo de ruteo antiguo. Ahora mismo. La respuesta combina tasa de éxito en tiempo real, latencias p50 y p95, deriva de coste, volatilidad, patrones de error y fallos recientes en todo el sistema, transformando el enrutamiento en una decisión basada en datos y no en conjeturas.

Las TraceCapsules permiten que cuando el Agente A delega al Agente B, B herede todo el historial de ejecución: modelos usados, gasto acumulado, fallos y éxitos. La cápsula viaja con el flujo hasta su finalización y cada salto extiende el registro, aportando transparencia de extremo a extremo por defecto. La capa de inteligencia aprende continuamente: un fallo registrado por un agente evita que el siguiente repita el mismo error sin pipelines de retraining ni intervención manual, evitando fallos patológicos repetidos.

Esta capa no es opcional. Los agentes operan en entornos inestables donde el rendimiento de modelos fluctúa, los costes cambian, los límites de tasa suben, herramientas externas se degradan y las entradas son caóticas. Todo sucede más rápido de lo que puede reaccionar cualquier humano y afecta a la fiabilidad, la corrección y el coste. El ruteo estático muere al contacto con la realidad y los dashboards solo muestran el cuerpo después de la caída. Kalibr actúa como un cerebro compartido que permite a los agentes elegir rutas seguras, económicas o rápidas en función de lo que realmente funciona en el sistema ahora mismo.

Los resultados son claros: sin Kalibr los agentes operan a ciegas, los fallos se repiten, aparecen picos de coste sin explicación y la deriva no se comprende. Con Kalibr los agentes seleccionan rutas óptimas automáticamente, los fallos se convierten en aprendizaje a nivel de sistema, la visibilidad en tiempo real sustituye la intuición y el ruteo se vuelve adaptativo y estable, reduciendo latencia y coste y mejorando la fiabilidad conforme el sistema corre.

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