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Hace dos años, tener un chatbot de IA en tu cartera era algo grande. Ahora, no es nada especial. Lo que te distingue es construir algo con un LLM como cerebro — un sistema que puede planificar, utilizar herramientas y tomar decisiones.
Este tipo de sistema, llamado sistema agente, es difícil de construir. Necesita descomponer un objetivo en pasos más pequeños, utilizar herramientas como API o código, y ajustar su plan basándose en lo que sucede. Y tiene que hacer todo esto sin cometer errores.
¿Qué hace que un proyecto sea bueno? ¿Qué tal un agente de búsqueda de trabajo que tome una descripción de trabajo, la Compare con tu CV y escriba una carta de presentación? ¿O un agente de revisión de código que lea una différence, encuentre problemas y sugiera soluciones? Estos proyectos demuestran que entiendes los desafíos de construir un agente confiable.
La parte difícil es manejar los errores. ¿Qué pasa si tu LLM comienza a generar llamadas a herramientas falsas pero plausibles? Necesitas capas de validación para atrapar estos errores. ¿Qué pasa si tu agente se queda atrapado en un bucle? Necesitas limitar el número de pasos que puede tomar. ¿Y qué pasa si alguien intenta engañar a tu agente con una entrada mala? Necesitas sanear esa entrada y mantenerla separada del resto del sistema.
Al elegir un marco de trabajo, no te preocupes demasiado por cuál es el mejor. Asegúrate solo de que entiendas cómo funciona. Construir algo directamente sobre la API de OpenAI puede ser más impresionante que utilizar un marco de trabajo, pero solo si puedes explicar lo que estás haciendo.
En una entrevista, prepárate para hablar sobre la arquitectura de tu proyecto. Dibuja un diagrama si es necesario. Sé claro sobre cómo tu agente planifica, utiliza herramientas y observa lo que sucede. Y no tengas miedo de hablar sobre los problemas técnicos difíciles que resolviste. ¿Cuál fue la parte más difícil? ¿Cómo lo solucionaste?
Evaluar si tu agente funciona correctamente es una pregunta difícil. Puede que no tengas una respuesta clara, pero muestra que has pensado en ello. ¿Cómo escalarías tu agente? ¿Qué pasa con la latencia, el costo y la confiabilidad? Estas son todas preguntas importantes.
Y si estás buscando un rol en el que se valoren tus habilidades de IA, echa un vistazo a Xeito. Tienen un sistema de coincidencia de trabajo basado en IA, herramientas de carrera y una extensión de seguimiento para ayudarte a encontrar el ajuste adecuado.
Supongo que eso es todo. Construir un sistema agente es difícil, pero es lo que te distingue en 2026. Solo no esperes que sea fácil.
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