🧠
Razonamiento
Modelo
Interpreta el objetivo, propone pasos y decide qué acción seguir en cada interacción.
Post Guía 02 · De asistentes a sistemas que trabajan
AI AGENT
STACK
Una mirada práctica a las piezas que convierten un modelo de IA en un entorno de trabajo: agentes, flujos, canales y protocolos.
ORCA
OPENSPEC
HERMES + TELEGRAM
MCP / A2A
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01 · El mapa del stack
El modelo es solo
una pieza.
El arnés o harness conecta el razonamiento con herramientas, memoria, contexto, ejecución y límites. Así una simple conversación se convierte en trabajo real.
🧰
Capacidades
Herramientas
Archivos, terminal de comandos, navegador, APIs y servicios externos conectados.
🗂️
Continuidad
Contexto y memoria
Instrucciones de arquitectura, reglas de negocio y estado acumulado para cada tarea.
⚙️
Ejecución
Flujos de trabajo
Pasos ordenados y repetibles para planear, actuar, revisar y entregar cambios limpios.
🛡️
Control
Permisos y límites
Reglas de seguridad y acotamiento para evitar cambios destructivos en la codebase.
🔌
Conexión
Canales y protocolos
Interfaces para interactuar con personas (Telegram, chat), APIs y otros agentes.
El modelo piensa; el arnés le da un lugar donde trabajar con seguridad.
02 · Orquestación
Orca coordina
el trabajo.
Una capa de coordinación organiza tareas, agentes y herramientas para que una petición compleja avance por pasos ordenados y visibles.
Piensa en Orca como el director de orquesta del flujo: reparte el trabajo y mantiene el avance legible.
Descomponer
De meta a tareas
Convierte una solicitud amplia en unidades manejables y atómicas.
Coordinar
Asignar el trabajo
Activa la herramienta o el sub-agente adecuado en cada etapa.
Cerrar el ciclo
Comprobar y entregar
Reúne resultados, valida el resultado y deja claro qué se completó.
03 · Desarrollo guiado por especificación
OpenSpec alinea
la intención y el código.
Antes de pedir cambios, acuerda qué se quiere lograr. Una especificación compartida ayuda a que persona y agente trabajen sobre el mismo resultado esperado.
Sin especificación clara
Más suposiciones
La conversación salta directo a modificar archivos y descubre tarde que cada quien imaginaba una solución distinta.
Con OpenSpec
Un acuerdo revisable
Se hace explícito el problema, el alcance y los criterios de aceptación para saber exactamente cuándo el trabajo está listo.
04 · En la práctica cotidiana
Hermes, contigo
desde Telegram.
El agente vive en un entorno persistente y está disponible desde tu canal de mensajería. El móvil envía la instrucción; el servidor ejecuta las acciones.
01 · Escribe
La instrucción viaja
Envías una petición o consulta a tu bot desde Telegram en lenguaje natural.
02 · Trabaja
Hermes ejecuta
El agente interpreta la meta y utiliza las herramientas configuradas en su entorno local.
03 · Responde
Recibes el resultado
La salida resumida vuelve a tu chat en Telegram con los enlaces o artefactos creados.
Para la demo: muestra una tarea concreta, el paso que realiza el agente y la respuesta final que llega a Telegram.
05 · Protocolos y estándares
MCP y A2A:
dos conexiones clave.
Un ecosistema de agentes necesita conectarse con herramientas y con otros agentes. MCP y A2A resuelven problemas complementarios.
El agente usa herramientas
Model Context Protocol define una interfaz estándar para conectar aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de contexto.
- Conecta el modelo con capacidades externas.
- Ejemplos: bases de datos, APIs, git, filesystem.
- Pregunta guía: ¿qué puede usar el agente?
Un agente conversa con otro
Agent2Agent Protocol permite que agentes independientes intercambien intenciones, deleguen subtareas y reciban resultados.
- Conecta agentes con roles o especializaciones distintas.
- Ejemplo: un orquestador delega testing a un agente de QA.
- Pregunta guía: ¿quién puede colaborar?
En resumen: MCP conecta agentes con herramientas. A2A conecta agentes entre sí.
Ambos se complementan en sistemas avanzados: agentes cooperan entre sí mientras cada uno aprovecha servidores MCP dedicados.
Video complementario · Taller
Mira la sesión
en video.
Recorre cada concepto con ejemplos en pantalla, configuración práctica de herramientas y flujo de trabajo real.
Video de la serie en YouTube · Lista de reproducción oficial
POST GUÍA 02 · CONCLUSIÓN
El futuro no es solo
preguntar a la IA.
Es diseñar el entorno donde los agentes puedan entender, colaborar, actuar y entregar resultados reproducibles.
MODELO
ARNÉS
ORQUESTACIÓN
PROTOCOLOS
¿Qué tarea real pondrías a trabajar en tu propio stack de agentes?
Post Guía 02 · AI Agent Stack
Orca · OpenSpec · Hermes · MCP · A2A