GuíaAvanzado

Agentes de Larga Duración: el Harness

Un agente que responde una pregunta cabe en una sesión. Uno que construye un proyecto no: trabaja horas o días, en muchas sesiones, y cada sesión empieza sin recordar nada de la anterior. Esta guía te enseña a construir el **harness**, el sistema alrededor del modelo que hace posible ese trabajo largo: quién define qué es "terminado", qué queda escrito entre una sesión y la siguiente, qué pasa cuando el proceso se cae a la mitad, quién decide que una feature pasa, cuánto puede gastar y qué puede tocar el agente, cómo se mantiene la conversación dentro de su presupuesto de contexto y cómo se lee después lo que pasó. Lo aprendes construyendo el harness que lleva a un agente a escribir **ratecard**, el cotizador de envíos de Brindle Freight, una empresa ficticia de paquetería: un agente inicializador convierte la especificación en una feature list con pruebas de aceptación; doce sesiones de código avanzan una feature a la vez, con una rutina fija de arranque, una bitácora y un commit al cerrar; un checkpoint después de cada paso permite matar el proceso y reanudar sin enviar dos veces el mismo aviso; un verificador rechaza la feature que el agente da por buena sin probar, o que rompe otra que ya pasaba; los presupuestos, las aprobaciones y el sandbox acotan lo que el agente puede hacer solo; y una traza con reloj lógico permite seguir una feature a través de las sesiones y reproducir una sesión entera sin volver a llamar al modelo. Todo el código corre en tu laptop sin llave de API, con un modelo simulado determinista que tiene la misma forma de respuesta que la Messages API de Claude y que comete, cuando se lo pides, los errores que documenta Anthropic en "Effective harnesses for long-running agents": declarar terminado sin probar, tocar la prueba, quedarse atorado, intentar salir de su carpeta. Ves los mismos números que la guía. Un modo `--live` opcional usa la API real. Cada pieza se conecta con su equivalente en el Claude Agent SDK y en el OpenAI Agents SDK, citado de su documentación.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
Gratis
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Explicar por qué una sola sesión no alcanza para un trabajo largo y qué pieza del harness evita cada falla
  • Escribir un agente inicializador que deja una feature list en JSON, pruebas de aceptación, un smoke test y el primer commit, y proteger esa lista de cambios
  • Diseñar la rutina de arranque, la bitácora de progreso y el cierre en estado limpio de cada sesión, con git como historia y como deshacer
  • Guardar un checkpoint durable después de cada paso y reanudar después de un crash sin repetir efectos externos, con claves de idempotencia
  • Poner la decisión de "terminado" fuera del modelo: prueba propia, revisión de regresiones y pruebas como las haría un usuario
  • Fijar presupuestos de turnos, tokens y dólares con cierre ordenado, aprobaciones humanas, escalamiento cuando el agente se atora y un sandbox de rutas y comandos
  • Mantener una sesión larga dentro de su presupuesto de contexto limpiando resultados viejos y compactando, con la memoria importante en archivos
  • Instrumentar el harness con una traza reproducible, leerla por sesión y por feature, reproducir una sesión sin modelo y medir la salud de una corrida

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • Ingenieros que ya hicieron un agente con herramientas y necesitan que trabaje mucho más tiempo sin perder el hilo
  • Ingenieros de plataforma que van a correr agentes de código o de investigación en segundo plano, durante horas, sobre proyectos reales
  • Líderes técnicos que tienen que decidir cuánta autonomía darle a un agente y cómo saber qué hizo

Requisitos y materiales

  • Python intermedio: funciones, `dataclass`, diccionarios, JSON, `subprocess`, correr un módulo con `python3 -m`
  • Haber visto un loop de agente con herramientas (`tool_use` y `tool_result`). La guía lo repasa completo
  • Git básico (commit, log). Docker es opcional
  • Python 3.10 o superior y `git`. No hace falta llave de API; para el modo `--live` opcional, una llave de Anthropic y `pip install anthropic`

Contenido

El temario, módulo por módulo

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