¿Es demasiado difícil implementar un Agente? No te obsesiones con el modelo, el problema está en la "orquestación"

Muchos piensan que hacer un Agente es simplemente ajustar una API, pero al ponerlo en práctica se dan cuenta de que: lo más problemático no suele ser el modelo, sino la orquestación de tu flujo de trabajo.
Por muy bien diseñadas que estén las llamadas a herramientas, si el proceso no se puede encadenar, es inútil. Algunos puntos clave que suelen ser subestimados:
🧠 Máquina de estados y memoria: la gestión del contexto no es solo guardar la conversación, la estabilidad en el diseño de la máquina de estados determina si el Agente puede manejar tareas complejas y prolongadas.
🛡️ Tolerancia a fallos es "respirar": los mecanismos de reintento y retroceso deben estar integrados en el ADN del sistema. Si se cae ante pequeñas perturbaciones, eso solo sirve para una demostración, no para un producto.
🤝 Humano en el ciclo: la IA no busca reemplazar completamente a las personas, sino que permite que los humanos intervengan en puntos clave cuando la máquina no puede resolver algo. Este modo de colaboración será la carta ganadora del futuro.
El 80% de los fracasos de los Agentes se deben a desviaciones en el proceso, no a un modelo defectuoso.
Es como si un piloto de carreras de élite tuviera un chasis pésimo, por más potente que sea el motor, no podrá alcanzar la velocidad.
El límite superior de un Agente depende del modelo, pero el límite inferior está claramente en el arte de la orquestación del sistema.