Una guía práctica para crear agentes de IA modernos: integración de los conceptos y la experiencia de ingeniería de Anthropic, GitHub y Docker Conclanthropic.com/engineering/ef… de diseño (de Anthropic) —"Rechace el diseño excesivo y comience con un flujo de trabajo simple" Arneses efectivos para agentes de larga duración https://t.co/rPsI6NMUVs 1. Primero viene el flujo de trabajo, luego el agente: • No intente construir una IA omnisciente, omnipotente y completamente autónoma desde el principio. Lección: La mayoría de los requisitos empresariales solo requieren flujos de trabajo deterministas. Por ejemplo, "primero buscar, luego resumir y finalmente enviar un correo electrónico" es una línea recta. Solo cuando el camino es incierto y la IA necesita tomar sus propias decisiones ("¿Debería buscar o responder directamente?") se le puede llamar Agente. 2. Poder simple: El artículo enfatiza el uso de patrones componibles en lugar de marcos complejos. • Modo recomendado: • Encadenamiento de indicaciones: divida la tarea en partes más pequeñas y entrégueselas a la IA paso a paso. • Trabajadores-Orquestadores: Una IA es responsable de asignar tareas y varias IA son responsables de realizar el trabajo real. • Evaluador-Optimizador: Una IA escribe y otra IA es responsable de encontrar fallas y realizar correcciones. Conclusión clave 2: Infraestructura (de Docker) —"Démosle a la IA un hogar seguro y una mano unificada" Docker + E2B: Construyendo el futuro de la IA confiable https://t.co/WHYQxIplPD Si LLM es el cerebro, Docker se está convirtiendo en el cuerpo y las extremidades de los agentes de IA. El artículo destaca dos nuevos roles para Docker en la era de los agentes: 1. Interfaz de herramientas estandarizada (MCP): Anteriormente, cuando la IA necesitaba conectarse a bases de datos o a Google Calendar, cada empresa tenía métodos diferentes para hacerlo. Lección: Docker promueve activamente MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). Este es un estándar universal que permite a la IA conectarse a herramientas externas como un cable USB: listo para usar. No es necesario reescribir el código para cada herramienta; simplemente se puede usar el servicio MCP estandarizado. 2. Sandbox: • El agente necesita ejecutar código y leer y escribir archivos, por lo que ejecutarlo directamente en su computadora es demasiado peligroso (puede borrar archivos accidentalmente). • Lección: Usar contenedores Docker para proporcionar un entorno aislado al agente. El agente puede experimentar, instalar software y ejecutar código libremente. Incluso si falla, simplemente elimine el contenedor sin afectar al equipo host. Punto de vista central 3: Interacción e implementación (desde GitHub) —"El contexto lo es todo" Cómo escribir un gran agente. md: Lecciones de más de 2500 repositorios https://t.co/rRZMyQtaD8 GitHub demuestra cómo los agentes pueden integrarse verdaderamente en el trabajo a través del espacio de trabajo Copilot. 1. Percibir el entorno: Un buen agente no puede simplemente leer una frase tuya; debe comprender "todo tu mundo". Lección: Similar a la función @workspace de GitHub Copilot, el agente necesita comprender todo el repositorio del proyecto, la estructura de archivos y las dependencias. La clave para construir el agente reside en proporcionar esta información de fondo a la IA de forma eficiente. 2. Colaboración hombre-máquina, no sustitución: La experiencia de GitHub demuestra que un agente no debe ser una caja negra; debe ser un socio transparente. • Lección: Permite a los usuarios ver el plan del Agente y les permite intervenir y corregir durante la ejecución de la tarea del Agente. Resumen: ¿Cómo construir un agente de IA moderno? • Cerebro: utilice los patrones simples recomendados por Anthropic (como el patrón Commander) y no se deje engañar por los complejos marcos de Agente. • Cuerpo: utilice contenedores Docker para ejecutar el Agente para garantizar la seguridad; utilice el protocolo MCP para conectar herramientas para garantizar la universalidad. • Alma: al igual que GitHub, valora el contexto, lo que permite al agente comprender el panorama completo del negocio, no solo responder preguntas. En breve: El desarrollo del agente de IA ha superado la etapa rudimentaria de "ni siquiera saber cómo escribir un mensaje" y está entrando en una etapa madura de estandarización (Docker/MCP), creación de patrones (Patrones antrópicos) e ingeniería (Contexto de GitHub). Dirección del blog:
