Un agente que lee las noticias de IA por mí (y por qué le pongo límites)
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TL;DR: Tengo un agente que recolecta noticias de IA, quita las repetidas y redacta una cápsula diaria con Claude. El diseño original era un sistema de varios agentes con ceremonia de sobra; lo que corre hoy es más modesto y la parte de investigación profunda está en pausa. Aquí van las lecciones de orquestar agentes, incluidas las que aprendí por no hacerlo.
Por qué existe
Mantenerse al día con IA es un trabajo de tiempo completo que nadie me paga. Cada semana salen modelos, herramientas y opiniones con la misma seguridad y menos evidencia. Quería un resumen diario con lo que valga la pena, en un formato que pudiera leer en dos minutos.
El diseño original: tres agentes
La idea inicial tenía tres etapas, cada una a cargo de un agente:
- Búsqueda: junta fuentes y artículos.
- Análisis: decide qué es relevante y qué es ruido.
- Redacción: escribe el resumen.
Sobre el papel es elegante: cada agente es especialista en lo suyo. En la práctica, cada paso entre agentes (el «handoff») es un lugar donde se pierde información, se duplica trabajo o se rompe el formato.
Lo que corre hoy
La versión actual es más modesta y más fiable: es una cápsula diaria. Recolecta, quita duplicados y redacta el resumen con Claude. Tiene su propia API sencilla (temas, ejecutar y obtener el último resumen) y su propia caché en Redis. Está corriendo. La investigación más profunda, la que usaba varios agentes, está en pausa.
Fíjate en lo que eso significa: construí el sistema complicado, aprendí qué no hacía falta y hoy usa el más simple que cumple. No es un fracaso. Es el procedimiento normal en ingeniería, solo que con IA y más acrónimos.
Lecciones de orquestar varios agentes
1. Empieza con dos, no con tres. Cada agente que agregas multiplica los puntos de falla. Si una etapa es trivial, no necesita un agente: necesita una función.
2. Cada etapa debe poder repetirse. Si el paso 2 falla y vuelves a correr todo, el paso 1 no debería duplicar lo que ya hizo. Esto se llama idempotencia, y es la diferencia entre «reintento» y «desastre».
3. Los errores entre agentes son difíciles de depurar. Cuando el resultado final es raro, ¿quién se equivocó: quien buscó, quien analizó o quien redactó? Sin registro de qué entró y qué salió en cada etapa, estás adivinando.
4. Registra todo: entrada, salida, tiempo y costo de cada etapa. Por eso cada ejecución del sistema pasa por Langfuse (te lo muestro en la Parte 12). Depurar una cadena de agentes sin trazas es como arreglar un reloj a oscuras.
5. Más agentes no significa más calidad. A veces significa un resumen sobrecargado, escrito por comité.
Mi regla de calidad
Un resumen automático no reemplaza el criterio. Lo que genera una máquina lo tiene que leer una persona antes de que salga a cualquier parte. Esa es la regla de este resumen.
Me parece importante decirlo porque estamos en una época en la que producir texto no cuesta nada, y justamente por eso ya no vale casi nada. Lo valioso es saber qué dejar fuera.
Lo que sigue
Hasta aquí fue arquitectura y decisiones. Ahora vienen las dos partes donde más aprendí: los bugs. El primero es el de un agente que se quedó meditando para siempre, en la Parte 10.