Muchos productos de IA se detienen en la integración de un modelo: el usuario introduce un prompt, el sistema devuelve una respuesta. Pero para que los agentes realmente completen tareas, los desarrolladores necesitan pensar más allá del modelo. Este artículo desglosa los componentes esenciales de un sistema de agente exitoso: una estrategia clara para la descomposición de tareas, patrones de interacción bien diseñados con usuarios y herramientas, métodos de evaluación rigurosos para medir el rendimiento, y un arnés que orquesta todo el bucle. El autor enfatiza que una demo puede verse impresionante porque el modelo es inteligente, pero la fiabilidad en producción proviene de la infraestructura circundante. Al tratar al agente como un sistema en lugar de una sola llamada al modelo, los equipos pueden construir soluciones que manejen casos límite, se recuperen de fallos y entreguen resultados consistentes. Este marco es especialmente relevante para líderes técnicos e ingenieros de producto que pasan de prototipos a despliegues escalables.
Un marco práctico para diseñar agentes de IA que funcionen en producción, centrado en estrategia, interacción, evaluación y arnés.