Qué es un Harness: la arquitectura detrás de los agentes IA autónomos
Notas sobre cómo construir sistemas agénticos autónomos controlando el consumo de tokens. El harness: tools, contexto, memoria, seguridad, gobernanza, errores y observabilidad.
Hoy quiero empezar a compartir algo que llevo tiempo construyendo: notas de mis investigaciones, intentos, errores y soluciones en el desarrollo de sistemas agénticos altamente autónomos, considerando siempre un límite claro en el consumo de tokens.
Primera parada: el harness.
Un LLM es como un cerebro extremadamente capaz… pero sin extremidades. Puede razonar, analizar y generar respuestas sofisticadas. Pero por sí solo no puede actuar en el mundo real. Para eso existe el harness: la arquitectura que rodea al modelo y le da capacidad de acción real. Esto no es un concepto nuevo, simplemente ahora tiene nombre popular.
La mayor parte de la ingeniería real ocurre en esa capa. Con el tiempo, qué LLM eliges importará cada vez menos. Lo que diferencia a un sistema que realmente funciona es todo lo demás. Es la misma lógica que trabajamos al construir flujos agénticos en AgentInTheLoop y al pasar de una idea a una app en producción con Claude Code.
Las capas que componen un harness bien construido
- Tools — fecha y hora, búsqueda web, calculadora, feriados en Chile, correos, documentos, validación de RUT, webhooks…
- Contexto — la información correcta en el momento correcto
- Memoria — corto y largo plazo, y cómo se promueve de una a otra
- Seguridad — datos de entrada y salida
- Gobernanza — qué agente accede a qué, y qué puede hacer el usuario
- Gestión de errores — qué hacemos con cada fallo y cómo evitamos repetirlo
- Observabilidad — qué hace el agente y cómo dejamos evidencia
Un agente personal en la práctica
Aplicando esto, construí un agente personal que me permite:
- Agendar reuniones validando disponibilidad y confirmando antes de crear
- Gestionar correos resumiendo y priorizando por importancia
- Consultar deportes y noticias en tiempo real
- Investigar temas con sub-agentes especializados
- Publicar en LinkedIn siempre con mi aprobación
- Gestionar información en Notion
Y no solo responde cuando interactúo con él. También ejecuta tareas de forma autónoma mediante procesos programados:
- Cada mañana: mi calendario del día
- Al mediodía: resumen de noticias de Chile
- Durante el Mundial: resultados automáticos
- Actividades del colegio de mis hijas, entre otros
El sistema trabaja aunque yo no esté mirando la pantalla, pero después puedo revisar sus trazas y evaluar sus resultados.
Próximamente: un live
Si te interesa ver cómo se hace, próximamente haré un live explicando cómo construir un harness efectivo adaptado a tus necesidades. Comenta o escríbeme y te aviso cuando tengamos fecha. 👇
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