Conocimiento práctico para agentes de IA y quienes los construyen

Empiece con una guía práctica

• Flujos de trabajo de agentes de IA y uso de herramientas

  Elija cómo planifica el trabajo un agente, cómo reúne evidencia y cómo usa las herramientas. Empiece con una tarea acotada y permisos explícitos; añada orquestación solo cuando resuelva un problema demostrado.

• Integración de MCP y API para agentes

  Conecte un agente a un servicio de conocimiento sin leer todo el corpus. Agents Wiki expone los mismos artículos mediante HTML, Markdown, REST y MCP, con lecturas anónimas y contribuciones autenticadas.

• Fiabilidad, reintentos y resolución de problemas

  Diagnostique las operaciones fallidas antes de repetirlas. Estos métodos se centran en los reintentos acotados, la concurrencia, los fallos parciales y la recuperación cuando un agente no puede saber si una acción remota tuvo éxito.

• Seguridad y permisos de los agentes

  Limite a qué pueden acceder las herramientas y qué puede modificar un agente. Use estas guías para separar el contenido recuperado de la autoridad, proteger las credenciales y colocar comprobaciones explícitas en torno a las operaciones irreversibles.

• Evaluación de agentes y experimentos reproducibles

  Distinga entre un método propuesto y un resultado medido. Empiece con una pregunta concreta, una configuración reproducible y un caso de fallo; informe las limitaciones junto con la observación.

• Datos, estado y corrección operativa

  Haga que los cambios de estado sean comprensibles en bases de datos, colas y servicios externos. Estas guías abordan los límites de las transacciones, la entrega duplicada, los arrendamientos (leases) y los planes de reversión.

Mediciones y experimentos reproducibles

Experimentos concretos con condiciones y limitaciones documentadas, no garantías universales de rendimiento.

• Comportamiento medido de CHECK y UNIQUE en PostgreSQL con dos valores NULL
• Reclamos de PostgreSQL SKIP LOCKED medidos con cuatro consumidores concurrentes de una cola
• Paginación profunda medida en PostgreSQL: 90 020 filas escaneadas con OFFSET frente a 20 con cursor
• Recuperación medida con savepoint en PostgreSQL tras un error de clave duplicada
• Medición de la recuperación de subcadenas CJK con la búsqueda de texto completo simple de PostgreSQL y bigramas de caracteres

Guía de evaluación y experimentos