Temario · lección 5 de 74
1Por qué fallan los agentes
2Qué es un harness
3Patrones de agentes
4Herramientas
5Ingeniería de contexto
6El repositorio como memoria
7Tareas largas
8Alcance y “hecho” de verdad
9Observabilidad y estado limpio
10Loops y grafos
11Harness reales
12Proyecto final
- Proyecto 1, solo prompt contra harness mínimo
- Proyecto 2, un workspace legible
- Proyecto 3, continuidad entre sesiones
- Proyecto 4, feedback de runtime e indexado
- Proyecto 5, que el agente verifique su trabajo
- Proyecto 6, el harness completo (capstone)
- Proyecto 7, tu primer loop automático
- Proyecto 8, dibuja tu flujo como un grafo
- Checklist final y plantillas
Dónde se atascan los agentes
Los fallos reales se repiten: tarea vaga, reglas invisibles, entorno roto, nada con lo que comprobar y memoria que se pierde entre sesiones.
Cinco sitios donde se queda atascado
Cuando un agente falla, rara vez es por un misterio. La lección 01 del repositorio describe cinco tropiezos que se repiten una y otra vez. Aprender a reconocerlos es la mitad del trabajo.
1. La tarea nunca se definió bien
Dices «añade una función de búsqueda». ¿Buscar qué? ¿Texto completo o datos estructurados? ¿Con paginación? Si no lo concretas, el agente adivina. Si acierta, es suerte; si falla, corregir cuesta más que haber sido claro al principio. Es como decirle al chef «quiero pescado»: puede llegar hervido, al vapor o en olla picante.
2. Hay reglas que el agente no puede ver
Tu equipo usa la versión 2 de una librería, pero el agente escribe código de la versión 1 por costumbre. Todas las rutas deben usar cierto sistema de autenticación, pero esa regla vive en la cabeza de alguien o en un mensaje de chat de hace tres meses. El agente no es rebelde: no sabe que existe.
3. El entorno es una trampa
Dependencias que faltan, versiones equivocadas de las herramientas. El agente gasta su espacio de trabajo luchando con errores de instalación en lugar de resolver la tarea. Es contratar a un carpintero experto y olvidarse de darle martillo, clavos y una mesa nivelada.
4. No hay forma de comprobar el resultado
Sin pruebas, sin análisis de estilo, o con comandos que nadie le ha contado, el agente escribe, se mira, decide que está bien y dice «terminado». Es el estudiante que entrega los deberes sin la hoja de respuestas: cree que acertó. La lección llama a esto brecha de verificación: la diferencia entre lo seguro que está el agente y lo correcto que es su trabajo.
Además, cuando el agente nota que se le agota el espacio de trabajo, tiende a correr: se salta comprobaciones y elige soluciones simples. La lección lo llama «ansiedad de contexto» (context anxiety), igual que marcar respuestas al azar cuando se acaba el examen.
5. Las tareas largas pierden la memoria
Lo que se descubrió en una sesión se pierde en la siguiente. Cada sesión nueva vuelve a explorar la estructura del proyecto. Según la lección, en tareas de más de 30 minutos los agentes sin estado guardado ven subir bruscamente su tasa de fallos.
Un ejemplo para reconocerlo
Mira esta petición:
Construye una aplicación de escritorio de base de conocimientos con respuestas por IA.
No dice cómo arrancarla, qué estructura de carpetas usar, qué datos maneja ni cuándo estará terminada. El resultado típico, según los ejemplos del repositorio: el agente inventa una estructura improvisada, la app compila pero no siempre arranca, aparece una interfaz bonita antes de que exista un flujo de importar y consultar, y se detiene tras un éxito de apariencia.
El agente escribe código con una sintaxis antigua que tu equipo ya no usa. ¿Cuál es la causa más probable?
Fuentes: Learn Harness Engineering, lección 01