Agentes en produccion

Llevar un agente a produccion requiere resolver problemas que no existen en desarrollo:

1. COSTOS: • Un agente complejo puede hacer 10-20 llamadas al LLM por tarea • GPT-4o: ~$0.01-0.05 por tarea simple, $0.50-2.00 por tarea compleja • Solucion: usa modelos baratos para pasos simples, modelos caros solo para decisiones criticas • Cache: si la misma pregunta se repite, guarda la respuesta

2. LATENCIA: • Cada llamada al LLM tarda 1-5 segundos • Un agente con 5 pasos = 5-25 segundos de espera • Solucion: streaming (muestra progreso), paralelizar herramientas independientes

3. ERRORES: • Los LLMs alucinan (inventan informacion) • Las herramientas pueden fallar (API down, timeout) • Solucion: validacion de output, retries con backoff, fallbacks

4. SEGURIDAD: • El agente no debe ejecutar codigo arbitrario en produccion • Prompt injection: usuarios maliciosos manipulan al agente • Solucion: sandboxing, input sanitization, limites de acceso

Stack recomendado para agentes en produccion:

• Framework: LangChain o LangGraph (para flujos complejos) • LLM: Claude API o GPT-4o-mini (balance costo/calidad) • Vector DB: Pinecone (managed) o Chroma (self-hosted) • Observabilidad: LangSmith (tracing de cada paso del agente) • Queue: Celery + Redis (tareas asincronas) • API: FastAPI (exponer el agente como endpoint) • Deploy: Railway o AWS Lambda

Arquitectura tipica:

Usuario → FastAPI → Cola (Redis) → Worker (agente) → Respuesta ↓ LLM API + Tools + Vector DB

El usuario envia la pregunta, va a una cola, un worker ejecuta el agente, y devuelve la respuesta. Esto permite escalar horizontalmente agregando mas workers.