Agenta

Describes la tarea que quieres hacer y luego le das al agente su contexto y sus herramientas. A partir de ahí, lo mejoras con trabajo real y comentarios en lugar de reescribir la configuración desde cero. Los responsables de producto pueden participar aquí sin esperar a que un ingeniero monte un prototipo, lo que significa que quienes están más cerca del problema pueden dar forma al agente directamente en lugar de abrir un ticket y confiar en que la intención sobreviva a la traducción. ¿Cuánta configuración hace falta? Menos de lo que crees. Solo describe la tarea.

Los prompts, las habilidades y las herramientas se versionan como código, así que cada cambio es una revisión que puedes inspeccionar. Si un prompt nuevo perjudica la calidad de la salida, vuelves al último bueno en lugar de adivinar. Gran diferencia. Esta es la función que convierte el trasteo con prompts en algo que puedes gestionar de verdad en un equipo.

Pruebas un cambio contra un conjunto de pruebas antes de que salga en vivo, con LLM como juez o con evaluadores que escribes tú mismo. El objetivo es detectar caídas de calidad antes que tus usuarios. Eso importa sobre todo cuando un cambio de prompt parece inofensivo en la revisión pero desplaza las salidas de formas que nadie predijo, algo que pasa más de lo que la mayoría de los equipos espera en cuanto un agente lleva una docena de herramientas conectadas. Las evaluaciones son ilimitadas en los planes de nube de pago, así que no racionas las pruebas.

Cada ejecución genera una traza que muestra cada paso, cuánto costó y dónde falló. Cuando una salida sale mal, no tienes que reproducir todo el flujo a ciegas. Solo lee la traza. Sin conjeturas. La retención de datos de trazas va de una semana en el plan gratuito a tres meses en Business.

Los agentes pueden correr según un calendario o dispararse cuando pasa algo en una app conectada. Nada mal. Eso mueve un agente de ser algo que activas a mano a algo que trabaja en segundo plano. Los planes de nube de pago incluyen programaciones y disparadores de eventos ilimitados.

Puedes poner a una persona delante de acciones de peso para que nada irreversible corra por su cuenta. La aprobación aparece como parte normal de la ejecución y no como una herramienta aparte pegada al lado. Créeme, ese detalle ahorra muchas conversaciones incómodas cuando un agente decide por su cuenta que reembolsar a un cliente es lo correcto. Para equipos que automatizan algo que toca dinero o cuentas de clientes, esta es la diferencia entre una demo y algo en lo que confiarías.

La versión de código abierto corre en tu propia infraestructura bajo la licencia MIT, con usuarios, proyectos, agentes y programaciones ilimitados. Tus agentes y tus datos se quedan contigo, lo que a menudo es el factor decisivo para equipos regulados. Despliega con Docker Compose. Usa tus propias credenciales.

La API REST está disponible en las URL base de EE. UU., la UE y autoalojadas, autenticada con una clave de API vinculada a un solo proyecto, lo que significa que puedes saltarte el pasar un project_id en cada petición, un detalle pequeño que suma cuando haces miles de llamadas al día. Un SDK de Python se instala con un solo comando pip. Hay publicada una especificación OpenAPI 3.1, así que puedes conectar Agenta a tu canalización existente en lugar de hacer clic en la interfaz. Sin interfaz.