Hola, comparto la historia de mi viaje desarrollando un Asistente de Diario con IA y la primera batalla que libré contra un agente caótico que entraba en bucles infinitos hasta que las herramientas de observabilidad me ayudaron a ganar.

La motivación fue simple y personal: me encanta la reflexión. Tengo multitud de diarios en formatos distintos notas rápidas en el móvil páginas escritas a mano diarios en vídeo y conversaciones con modelos de lenguaje que guardan fragmentos de mi historia mental. El reto consistía en unificarlos en un único espacio privado donde pudiera analizar mis pensamientos y recuerdos. Además era la excusa perfecta para combinar dos pasiones mías diario y ciencia de datos y construir una solución práctica que podría escalarse como software a medida.

La puesta en marcha pidió un agente sencillo capaz de invocar unas pocas herramientas. Como prioridad vital elegí un modelo que pudiera correr íntegramente en mi máquina por motivos de privacidad y preferí herramientas abiertas y gratuitas. Empecé con Ollama y varios modelos ligeros para la lógica del agente.

La integración del modelo inicial fue fluida pero el choque llegó al añadir herramientas: el agente no las activaba. Mi reacción primera fue la clásica depuración con print y logs. En minutos la consola era un muro indescifrable de texto y rastrear la lógica del agente manualmente resultó agotador e ineficaz. Fue evidente que necesitaba una herramienta de observabilidad real y de código abierto que se integrara con mis modelos locales y ofreciera una interfaz limpia. Tras investigar escogí Langfuse porque estaba pensado para problemas nativos de LLM como trazar cadenas agenticas y evaluar salidas y cumplía mis requisitos de facilidad de uso y visibilidad.

La instalación fue sencilla y en poco tiempo comencé a marcar las funciones clave para crear trazas automáticas y capturar datos de rendimiento e inputs y outputs. Con trazas claras pude acompañar cada petición a un modelo la llamada a una herramienta y la actualización del historial de conversación en tiempo real. Añadí además contextos de generación para trazar las llamadas externas al servicio local que ejecutaba el modelo.

Con la observabilidad en marcha el diagnóstico fue directo. Con un modelo pequeño las herramientas no se ejecutaban. Cambié a uno más potente y apareció un problema aún peor el agente quedaba atrapado en un bucle infinito llamando reiteradamente a la misma herramienta. Mi intuición inicial culpó a la capacidad del modelo o al prompt y dediqué horas a ajustar mensajes y cambiar modelos sin éxito. Al final las trazas de Langfuse mostraron la verdad: la herramienta se ejecutaba y devolvía resultados pero la respuesta no se añadía al historial de chat. El agente no era terco ni estaba fallando en razonamiento era la aplicación la que no incorporaba la salida de la herramienta a la conversación. Un error sencillo en la gestión del historial causaba que el agente no viera la respuesta y repitiera la acción una y otra vez.

Tras corregir la gestión del historial el comportamiento cambió por completo. La traza quedó limpia la herramienta se ejecutó una sola vez y el agente integró la respuesta en la conversación devolviendo un resultado coherente. La lección fue clara nunca culpar al modelo a la ligera; muchas veces el fallo reside en la integración la arquitectura o la gestión del estado.

Aprendizajes claves que extraigo de esta experiencia:

1 Priorizar la observabilidad en sistemas basados en agentes IA evita horas de conjeturas inútiles.

2 Antes de decidir escalar a modelos más potentes revisa la lógica de aplicación y la gestión de contexto.

3 Herramientas bien elegidas aceleran el desarrollo y mejoran la calidad del producto final.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios en proyectos reales ofreciendo desarrollo de aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial para empresas. Somos especialistas en software a medida integración de agentes IA y plataformas privadas que respetan la privacidad de los datos. Además complementamos proyectos con servicios de ciberseguridad y pentesting para garantizar la robustez de las soluciones y con capacidades de servicios cloud aws y azure para despliegues escalables y seguros.

Nuestro enfoque también abarca servicios de inteligencia de negocio y Power BI para convertir datos en decisiones accionables así como automatización de procesos y consultoría en ia para empresas. Estas capacidades nos permiten acompañar desde el prototipo hasta la producción y el monitoreo continuo de sistemas basados en modelos de lenguaje.

Si te interesa un asistente privado de diario o explorar cómo los agentes IA pueden transformar flujos internos de trabajo en tu organización en Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos soluciones end to end que incluyen arquitectura cloud seguridad y visualización de datos para maximizar el valor. Contamos con experiencia en desarrollo de software a medida inteligencia de negocio power bi y ciberseguridad para ofrecer proyectos integrales que cumplan objetivos técnicos y de negocio.

La moraleja final es práctica y aplicable: invierte en observabilidad desde el inicio si trabajas con modelos y agentes IA y diseña la gestión de estado con rigor. Con buena instrumentación y una arquitectura cuidada las posibilidades de la inteligencia artificial se transforman en productos útiles y confiables.