23 publicaciones etiquetados con "IA"

Introducción​

Creo que nunca lo habia dicho, pero me gusta demasiado la terminal. La uso para todo: levantar servidores, editar código, mirar logs, abrir dashboards, y obviamente también para hablar con el agente de IA de La Cueva del Neandertech NTCODE. Y una de las cosas que más me gusta de la terminal es que todo está en la misma ventana: no hay pestañas, no hay ventanas flotando, no hay contextos distintos. Todo lo que necesito está ahí, y puedo cambiar de foco con un par de teclas. Y que creen? Ahora también tengo un navegador de verdad ahí mismo, en la terminal, y el agente puede usarlo para leer y manejar páginas sin que yo tenga que abrir otra ventana. Y justo eso es lo que veremos en este post.

Introducción​

Casi todo lo que le he pedido a un LLM dentro de un programa terminó igual. Le pido que clasifique algo, me responde con un párrafo amable, y yo acabo escribiendo un parser para sacar la palabra que de verdad necesitaba. Si la respuesta viene con un "Claro, con gusto" o con una categoría que no existe, el parser truena. Y el modelo, mientras tanto, está pensando token por token para decirme "sí".

Hace poco TypeSafe AI presentó JEV, y la idea me llamó la atención justo por ahí: un modelo que no está hecho para conversar, sino para decidir. Lo probé, armé una demo con tres ejemplos y en este post te cuento qué es, cómo se le pregunta y qué aprendí construyéndola.

Introducción​

Voy a ser completamente honesto: este fin de semana no me senté a construir un agente de IA desde cero. No entrené un modelo, no inventé un protocolo nuevo y tampoco hice una demo con fuegos artificiales. Hice algo bastante menos glamuroso: abrí mi configuración de pi agent y empecé a preguntar por qué algunas cosas no funcionaban como yo creía.

Empecé a las 8 de la noche, con la idea de revisar un par de cosas y dormir temprano. Cada respuesta abría otra pregunta, cada arreglo destapaba un fallo que llevaba semanas ahí, y en algún punto dejé de mirar el reloj. Cuando por fin levanté la vista de la terminal ya eran las 7 de la mañana y había amanecido. Once horas seguidas para descubrir que mi harness funcionaba mucho menos de lo que yo daba por hecho.

El resultado fue más interesante de lo esperado. Descubrí extensiones que no estaban cargadas, reglas que se contradecían, herramientas que el modelo ignoraba, un overlay que impedía detectar los bloqueos de herdr y más de veinte mil tokens de contexto fijo antes de empezar a trabajar. En otras palabras: el arnés tenía piezas buenas, pero estaban tiradas en el piso como las herramientas de un cajón que nunca ordenaste.

Introducción​

Instalé Hermes Agent en mi servidor para vigilar dependencias desactualizadas en mis PRs de GitHub sin tener que estar pendiente: usuario dedicado sin sudo, systemd hardened, toolset recortado a 9 herramientas de solo lectura, cron cada 5 minutos en vez de webhook público. Lo que no preví fue cuánto me iba a costar correrlo sin supervisión.

Introducción​

Todos conocemos el patrón: el proyecto arranca con un README cuidado, tal vez un par de diagramas, quizás hasta una wiki. Pasan tres sprints, el código cambió por completo, y esa documentación sigue hablando de una arquitectura que ya no existe. Nadie la borra porque "algún día la actualizamos", y nadie la actualiza porque siempre hay algo más urgente. La documentación no muere, simplemente se vuelve mentirosa. Y el equipo de LangChain decidió atacar ese problema con OpenWiki, una CLI que le da a un agente la responsabilidad de escribir y mantener la documentación de tu repositorio.