Artículo
Construir agentes de IA sistemáticos con LLMs de código abierto
Un plano práctico con Llama, Mistral y LangChain
En esta página
Construir agentes de forma sistemática exige objetivos claros, herramientas deterministas y evaluación robusta. En esta guía implementamos un patrón listo para producción con orquestación LangChain, LLMs de código abierto (Llama, Mistral) y ejecución de herramientas mediante funciones estructuradas.
Arquitectura
- Agente planificador: descompone tareas
- Agente ejecutor: llama herramientas/APIs
- Memoria: base vectorial para contexto
- Supervisor: evalúa resultados
Prácticas clave
- Herramientas schema-first
- Reintentos deterministas
- Puntuación de resultados
- Controles de seguridad
Más artículos técnicos
Productivizar flujos de agentes: LangChain, AutoGen y Llama
De notebooks a servicios robustos
Evaluación de agentes de IA: métricas, trazas y seguridad
Un marco práctico para la evaluación de agentes
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more