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Agentes Autónomos con Planificación
Por qué la planificación importa En el mundo de la IA ya hemos superado la etapa de los LLMs como simples generadores de texto. Hoy los Agentes de IA deben razonar, actuar y coordinarse en tareas y herramientas reales. Pero lo que suele definir si un agente tiene éxito o colapsa en alucinaciones no es el tamaño del modelo, sino la calidad de su capa de planificación. La planificación es el puente entre el razonamiento y la ejecución. Sin ella, los agentes son chatbots verbosos. Con ella, se convierten en colaboradores autónomos. Fundamentos de la planificación En esencia, planificar significa seguir un ciclo: 📌 En la práctica: la planificación no…
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Agents that get things done
Building effective agents requires more than code—it’s about orchestration and resilience. From crafting precise instructions and selecting the right tool types (data, action, or orchestration) to choosing the proper design pattern (single-agent loop or multi-agent delegation), thoughtful architecture ensures agents perform well in production. Guardrails act as layered defenses against edge cases, prompt attacks, or unsafe tool use—while fallback mechanisms like human-in-the-loop ensure oversight for high-risk or ambiguous scenarios. As you scale from prototype to production, a phased deployment strategy helps teams validate with real users, coordinate tool usage, and automate workflows with confidence. Agents aren’t just automating—they’re reasoning, adapting, and delivering real-world value. OpenAI – A Practical Guide to…
