Los agentes de IA están remodelando cómo se escribe, escalan y experimentan el software, y muchos esperan que la tecnología desbloquee las ganancias que las empresas de IA han prometido durante mucho tiempo. Si bien la mayoría de las empresas de hoy permanecen en la fase de «prueba», a medida que los agentes se abren paso en toda la organización, los trabajadores deberán descubrir cómo integrarlos en sus flujos de trabajo. Eso es particularmente cierto para los desarrolladores, que pueden usar agentes para aumentar la eficiencia y, en muchos casos, también será responsable de construir, mantenerlos e integrarlos. Los agentes son programas autónomos que dependen de modelos de IA subyacentes como modelos de idiomas o sistemas de planificación que son capaces de ejecutar tareas sin una orquestación humana constante. (Como Chip Huyen ha señalado, muchos los consideran «el objetivo final de la IA»). Puede sonar obvio, pero lo que distingue esto como un enfoque novedoso es «agencia»: operar de manera independiente de acuerdo con los objetivos preestablecidos, la memoria y las herramientas. Pero solo serán tan útiles como los datos y los sistemas a los que se conectan, y eso significa que las API continuarán desempeñando un papel descomunal. Como el puente entre los agentes y el mundo digital, las API hacen posible que los agentes de IA accedan a datos, realicen acciones e integren con sistemas externos para lograr sus objetivos. Pero, ¿qué significa construir para un mundo donde los agentes, alimentados por API, actúan por su cuenta? Las API no son una nueva tecnología; El concepto se remonta a la década de 1940. Y la IA no ha cambiado el objetivo de una API bien pensada: entregar fácilmente una valiosa funcionalidad a terceros. Sin embargo, las API tradicionales siempre se han diseñado con desarrolladores humanos en mente. Las API compatibles con el agente no tienen los mismos requisitos. Para que las API sirvan de manera efectiva a los agentes, deben ser consumidos de la máquina, autodescribir y semánticamente ricos. Esto requiere que los desarrolladores prioricen la funcionalidad clara, los metadatos descriptivos y el manejo de errores en tiempo real, todo mientras mantienen accesibilidad para usuarios humanos. También hay nuevos protocolos a considerar, incluido el Protocolo de contexto del modelo (MCP) y el Protocolo Agent2Agent (A2A), que puede usarse para comunicarse con fuentes de datos externos, herramientas y otros agentes. APIS no se va pronto, pero los desarrolladores intentan optimizar sus sistemas y software deberían aprender los nuevos protocolos que les ayudarán a conectar los agentes con sus sistemas y datos. También deben considerar el entorno técnico en el que sus API ahora circulan y diseñan tanto para humanos como para agentes. No hay tiempo como el presente para comenzar. Únase al anfitrión Mike Amundsen y a una estimada línea de expertos en API el 17 de julio para el O’Reilly API Superstream, todo sobre la creación de API optimizadas para los agentes de IA. Más de cuatro horas llenas, explorará problemas con las API actuales; Cómo integrar sus API con AI y MCP; Ecosistemas de agente de grado empresarial; la sinergia entre API, LLMS y XAI; Gestión de la API de Azure; y mucho más. Es gratis para los miembros de O’Reilly. Regístrese aquí. ¿No es miembro? Regístrese para asistir una prueba gratuita de 10 días, y consulte todos los otros grandes recursos en O’Reilly.
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