Nuevas herramientas para crear agentes

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• No está claro cuánto ayudarán los cambios de la API a los desarrolladores que quieren integrar OAI en productos reales.

  • Las máquinas de estado administradas por el proveedor son insuficientes o distraen para manejar conversaciones, mensajes, paso de prompts, etc.
  • Al final uno termina usando solo la API de finalización de chat.
  • Es más autónomo manejar el estado localmente que subcontratarlo a un tercero.
  • La premisa de estos productos es que ingresas una cadena y te devuelven una nueva cadena.
  • Si te concentras en construir la cadena adecuada, todo lo demás desaparece.
  • Puede verse como otra forma de construir cadenas estructuradas basadas en el estado del negocio almacenado en una base de datos.
  • Es el mismo trabajo que hacer SSR de una página web con PHP.

• Hay un buen hilo de Twitter del diseñador sobre el contexto detrás de las decisiones de diseño de la nueva API.

  • Enlace de Twitter: https://twitter.com/athyuttamre/status/1899541471532867821
  • Enlace alternativo para quienes no han iniciado sesión en Twitter: https://nitter.net/athyuttamre/status/1899541471532867821

• Siento que los intentos de crear agentes de IA van en la dirección equivocada.

  • En vez de crear nuevas formas de trabajar, intentan reemplazar a los humanos dentro de sistemas existentes.
  • La economía y la vida tratan de interacciones entre personas.
  • El enfoque de agentes de IA parece una variación del chiste de expandir largamente las frases de la gente y luego volver a resumirlas.
  • Tiene utilidad para automatizar tareas en sistemas legacy, pero la verdadera oportunidad es eliminar la mayoría de esos sistemas legacy.
  • Los humanos no son tan malos.
  • ¿De verdad el camino a seguir es usar IA para crear una UI para humanos y que la IA use esa UI para realizar el trabajo?

• Algo que no se mencionó: Model Context Protocol.

  • Enlace: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

• swyx compartió su experiencia discutiendo la FAQ de la nueva API con el equipo de API/DX.

  • Enlace: https://latent.space/p/openai-agents-platform
  • Parte principal e interesante: cómo se puede abusar de la Responses API como si fuera una base de datos.
  • hparams para búsqueda web: profundidad/amplitud de la búsqueda para un DIY Deep Research.
  • Cuándo deberías construir tu propio RAG si OAI ya ofrece RAG/re-ranking integrado.
  • Diferencias entre Agents SDK y OAI Swarm.
  • Si el ajuste fino de search-preview y computer-use-preview se integrará en GPT5.

• Compartió su experiencia al obtener acceso anticipado al nuevo Agent SDK y la API de OpenAI.

  • Creó un proyecto open source para mostrar las capacidades.
  • Recomienda probar este SDK si usas otros frameworks de agentes.
  • Ofrece todo el SDK y ejemplos en un solo archivo de texto para poder empezar rápido.
  • Puede implementarse con otros frameworks usando código modular.
  • En la publicación del blog comparte más reflexiones sobre las funciones principales del SDK.
  • Está muy satisfecho.

• Construí una Responses API simple y potente compatible con todos los proveedores de LLM.

  • Enlace: https://github.com/Anilturaga/aiide

• El precio de la Search API de OpenAI es caro.

  • $30 por cada 1,000 búsquedas.
  • El modelo Sonar de Perplexity cuesta $5 por cada 1,000 búsquedas.
  • Queda la duda sobre la diferencia de precio.

• Estoy impresionado por el avance del uso de computadora.

  • Me pregunto si esta tecnología ya es lo suficientemente madura como para usarse en pruebas de usabilidad.
  • Una UI difícil de navegar para la IA probablemente también lo sea para los humanos.
  • Puede ser una señal de que necesita mejoras.

• Se anunció el plan de discontinuar la Assistants API.

  • La nueva Responses API es un paso en la dirección correcta.
  • Tiene limitaciones para casos de uso de agentes.
  • El objetivo es ofrecer a los desarrolladores una experiencia de plataforma fluida para crear agentes.
  • Se espera que aparezca un flujo de control basado en grafos.
  • Hay muchas soluciones open source, pero la mayoría agrega complejidad innecesaria.
  • Se han construido flujos de agentes usando llamadas a herramientas y respuestas JSON, pero todavía hay componentes de orden superior que siguen sin resolverse.