Construyendo 33 agentes de IA en un solo motor: una mirada a cinco de ellos

Durante el último año, el autor construyó 33 agentes de IA sobre un solo motor: una única imagen de Docker y un único código base, sin modificaciones centrales. Los agentes abarcan desde un entrenador de ajedrez para un niño hasta asistentes para su esposa, tutores y bots corporativos para empresas metalúrgicas y energéticas. La variable principal es dónde traza cada agente la línea entre lo que el código calcula y lo que el modelo dice. Para los agentes personales, el modelo puede calcular directamente, pero en los corporativos nunca emite cifras finales; solo establece parámetros de entrada, lo que supone un riesgo. Los esquemas de herramientas comienzan a dominar el prompt después de la tercera docena de herramientas; para un administrador de CRM con 331 herramientas, los esquemas JSON ascienden a 302 KB, es decir, unas 75.000 fichas en el prefijo de cada solicitud. Tres ajustes de configuración redujeron las fichas del prompt de 15.266 a 1.424 y la respuesta mediana de 17 a 7,7 segundos. El motor es Hermes Agent de NousResearch, con un código base reciente de julio de 2025. Los agentes difieren principalmente en su personalidad y en el conjunto de herramientas; el artículo proporciona tablas que comparan tamaños de prompts y elecciones de modelos. También se discuten algunos fallos, como una discrepancia de saldo y 5.863 líneas de Python que nunca se invocaron en producción.