Enrutado de modelos para agentes: la Decisions API
Google lanza la Gemini Decisions API: preguntas cerradas con probabilidad y confianza en milisegundos. La veo como una capa de control barata para agentes.
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Sistemas de agentes en producción, harness y Spec-Driven Development.
Soy Cofundador y Head of Agent Engineering de onext. Aquí dejo cómo diseño sistemas de agentes: harness, contexto y Spec-Driven Development (SDD).
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Sobre mí
Soy Manel Marcos, Cofundador y Head of Agent Engineering de onext (se abre en una pestaña nueva). Esta web es mi cuaderno de ese trabajo: sistemas de agentes en producción, harness, contexto y Spec-Driven Development (SDD).
Llevo más de veinte años construyendo software. Empecé como responsable de IT en el mundo de la logística, pasé a desarrollar web y a administrar sistemas, y durante más de una década he trabajado por mi cuenta creando aplicaciones web, móviles y de escritorio con React, React Native, Node.js y la nube de AWS. Por el camino me he enganchado al IoT, conectando dispositivos con MQTT y colas de mensajes, y nunca he dejado de cuidar el diseño y la experiencia de usuario, porque creo que la tecnología tiene que ser fácil de usar. Estos últimos años el foco está en los agentes de IA: diseño sistemas de agentes para producción, el harness, el diseño de contexto y Spec-Driven Development (SDD). Aquí voy dejando lo que aprendo.
Del blog
Las tres últimas notas. Salen solas del cuaderno, según las voy publicando.
GitLab Orbit: un grafo de contexto para tus agentes
GitLab Orbit ya es GA: un grafo de contexto para agentes de IA que une código, pipelines y vulnerabilidades. Qué promete, qué no he probado y qué preguntaría.
Human in the loop: ¿decides tú o decide tu agente?
Un ensayo de Anthropic con 50 analistas: siguieron la inclinación del agente el 86% de las veces y casi nunca lo citaron. Qué cambio en mi human in the loop.