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Cómo evitar que los agentes elijan mal sus herramientas en proyectos de IA
Si tu agente tiene acceso a muchas herramientas y no defines reglas explícitas, no estás ante un fallo del modelo: estás ante un diseño roto. Este artículo explica por qué ocurren elecciones equivocadas y cómo diseñar descripciones de herramientas que reducen errores de selección hasta en ~80% en implementaciones reales. Conectar APIs es trivial; conseguir que un LLM seleccione la herramienta correcta, con argumentos válidos y sin invocar capacidades fuera de scope, es ingeniería.
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