Anota una idea que puedas aplicar esta semana. Los pequeños cambios también cuentan.
Comparte tus dudas y descubrimientos con la comunidad.
Demostrar consultas, propuestas y excepciones con registros auditables.
Herramientas: OpenAI API o Anthropic API, MCP. Empieza con herramientas locales simuladas. Conecta servicios reales solo en un entorno de prueba y revisa consumo y permisos del proveedor elegido.
Un agente útil no siempre termina ejecutando algo. Puede responder, pedir un dato o escalar. Registra llamadas, permisos, aprobación y resultado de forma que puedas reconstruir una ejecución sin exponer contenido sensible.
El proyecto usa herramientas simuladas o un entorno de prueba. Reporta lo que efectivamente se ejecutó y lo que quedó como propuesta. No atribuyas al agente acciones que solo redactó en texto.
Evalúa mi agente con seis casos: consulta válida, evidencia ausente, recurso ajeno, cambio aprobado, cambio rechazado y repetición. Para cada uno separa texto del modelo, llamada propuesta, ejecución autorizada y efecto observado.
Entrega seis trazas de práctica y una explicación de cómo detener el agente y revocar su acceso a herramientas.
Las consultas no modifican datos, los cambios requieren aprobación válida y los casos fuera de alcance se detienen. Cada efecto tiene una traza.
Medir éxito solo por tareas completadas. También cuenta rechazos correctos y ausencia de efectos indebidos.
Revisión editorial: 2026-10-15. Los nombres de botones, límites y funciones pueden variar según la cuenta; verifica la documentación antes de grabar.
Anota una idea que puedas aplicar esta semana. Los pequeños cambios también cuentan.
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