Agent Squad — Inducción

El profesor: Bienvenido a Agent Squad. Soy tu guía en esta inducción, y vamos a recorrer juntos, lámina por lámina, cómo funciona todo el sistema. Tómate tu tiempo. Al final no solo vas a entender qué hace la plataforma, sino, sobre todo, por qué está construida de esta manera.

El profesor: Lo primero, y lo más importante. Esto no es un chatbot, ni un flujo automatizado con una base de datos pegada al lado, ni magia que actúa sola. Es un equipo de agentes de inteligencia artificial que produce trabajo real, auditado de principio a fin, y que una persona aprueba antes de darlo por terminado.

El profesor: La mejor forma de entenderlo es imaginar una oficina. Alguien pide algo en lenguaje natural. El equipo hace el trabajo de fondo, que toma minutos, no segundos. Sale un entregable. Y tú tienes la última palabra. Lo apruebas, o lo rechazas.

El profesor: El corazón del sistema es su modelo de datos. Cada pedido se convierte en una intención. La intención se compila en un plan. El plan, al ejecutarse, deja una traza. Y esa ejecución produce entregables y registra hechos. Todo lleva su procedencia. De dónde vino, qué paso lo creó, y cuánto costó. Si no puedes rastrear cómo se produjo algo, para este sistema, no existe.

El profesor: Veamos el viaje completo de un pedido, en seis pasos. Uno. Lo pides en lenguaje natural. Dos. La puerta de entrada, que llamamos Nova, decide qué hacer. Tres. Se compila un plan, que es un grafo de pasos ordenados. Cuatro. El motor lo ejecuta y deja una traza. Cinco. Produce un entregable. Y seis. La compuerta humana, donde tú firmas.

El profesor: Nova es la puerta única de entrada. Con una sola consulta al modelo, decide entre cuatro caminos. El primero, reutilizar un flujo que ya existe y cubre el pedido. El segundo, componer un plan nuevo con las piezas del catálogo. El tercero, y el más potente, construir la capacidad que falta en el momento y someterla a tu aprobación. A ese camino lo llamamos forge. Y el cuarto, cuando algo necesita permisos que no se otorgan solos, decirlo honestamente. El modelo elige el qué. El servidor decide todo lo demás.

El profesor: El catálogo tiene diecisiete operaciones. Once son deterministas, y seis usan el modelo de lenguaje. Cada operación tiene un contrato. Entradas con tipo, una salida, un costo, y una política de reintentos. La operación es la pieza más pequeña del sistema, y por eso, será tu primera pieza propia.

El profesor: La compuerta humana. Ningún plan termina sin tu firma. El flujo se suspende, hasta setenta y dos horas, esperando a una persona. Y tu decisión se convierte en un hecho auditado. Esto está escrito como código. Ningún plan, ni siquiera el que compone la inteligencia artificial, puede ejecutarse sin una aprobación humana al final.

El profesor: Hablemos de seguridad, las barandas. Primera. Un catálogo cerrado. El modelo solo usa lo que está en la lista. Segunda. Límites de uso, para que nadie sature el motor. Tercera. Aislamiento entre espacios de trabajo. Un cliente jamás ve los datos de otro. Y cuarta, la compuerta humana. Las mismas barandas que contienen al modelo, te contienen a ti.

El profesor: Cómo sabemos que funciona. Cada paso deja un registro con su costo, que puedes inspeccionar por dentro. Tenemos cinco indicadores de servicio. Disponibilidad, latencia, tasa de aprobación, expiraciones de la compuerta, y composiciones que salen bien al primer intento. Si alguno se rompe, llega una alerta. No esperamos a que el cliente se queje.

El profesor: Y qué pasa cuando algo falla. Cada paso se reintenta según su propia política. Tenemos pruebas que inyectan fallos a propósito, para verificar que el sistema degrada bien, y no que solo finge estar sano. Y si el modelo principal cae, el motor pasa solo a una alternativa. La regla de oro. El sistema falla limpio y deja registro. Nunca inventa un resultado falso.

El profesor: El equipo. Karina lleva la coordinación. Alexa, los prospectos. Sofía, el contenido. Marcus, la investigación. Y Mae, el video. Pero pon atención a esto. El equipo no está fijado de antemano. Las personas son etiquetas. La capacidad real vive en el catálogo. El tamaño del equipo emerge del trabajo. Un pedido pequeño mueve a una persona. Uno grande, a cinco.

El profesor: Cómo aprende el equipo. Cuando un plan funciona bien, se promueve a lo que llamamos un súper flujo. Un proceso reutilizable, con nombre propio, que Nova reconoce la próxima vez. Es parecido a un agente que aprende solo, con una diferencia clave. Aquí, una persona aprieta el gatillo. El equipo aprende, pero nadie publica capacidades nuevas por su cuenta.

El profesor: Por dentro, el motor combina varias piezas. Un servidor liviano para la interfaz. Una base de datos robusta para el sustrato. Una capa que garantiza durabilidad. Otra capa de observabilidad completa. El modelo Claude, como cerebro. Y una oficina web. La filosofía es simple. Apostar al mejor modelo, con la menor estructura posible. El framework de moda envejece. El modelo, en cambio, mejora.

El profesor: Y dónde entras tú. En dos etapas. Primero, el anillo de verificación. El robot que recorre el producto entero, contra producción, cada noche. Para verificar un solo paso, tienes que entender todas las capas que atraviesa. Es el asiento con el mapa completo, y con riesgo cero. Después, tu primera operación del catálogo. Pequeña, determinista, y real. Trabajo de verdad, dentro de las barandas, desde la primera semana.

El profesor: Cerramos con las reglas de la casa. Ocho reglas, y cada una nació de una cicatriz real. Las pruebas, primero. El código, después. No se toca la identidad ni la autenticación. Se limpia lo que se ensucia. El motor se despliega antes que la web. Y, por encima de todo, el principio que lo resume. Nada está listo porque alguien lo diga. Está listo, porque algo lo recorrió, y lo probó. Bienvenido al equipo.