Por qué necesita trazas para los agentes
Los agentes realizan varias llamadas a LLM y herramientas por solicitud; sin trazas, trabaja a ciegas.
Por qué necesita trazas para los agentes es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Los agentes son difíciles de depurar
Un solo mensaje de usuario puede activar 10 llamadas al LLM, 5 llamadas a herramientas y 30 segundos de latencia. Cuando algo falla, «el agente dio una respuesta extraña» no aporta ninguna información.
El trazado le permite ver lo que ocurrió realmente.
Qué captura una traza
Para una solicitud de usuario:
- Cada llamada al LLM: modelo, mensajes de entrada, respuesta, tokens y latencia
- Cada llamada a una herramienta: nombre, argumentos, resultado y error
- El orden y el momento de todos los pasos
- La respuesta final visible para el usuario
Los logs no son suficientes
Los logs simples (sentencias print) pierden la estructura de una traza: no puede saber qué llamada al LLM corresponde a cada solicitud de usuario ni cómo encajan los pasos en un árbol.
Las herramientas de trazado estructurado solucionan este problema.
Span frente a traza
Tomado de OpenTelemetry:
- Traza — toda la ejecución del agente (una solicitud de usuario)
- Span — un paso dentro de la traza (llamada al LLM, llamada a una herramienta o recuperación)
- Los spans tienen padres, lo que forma un árbol
A Concrete Trace Tree
Trace: user asks 'What is our return policy?'
|-- Span: retrieve_docs (12 ms)
|-- Span: llm_call_planner (820 ms)
| |-- tool_call: search_kb
|-- Span: tool_call: search_kb (340 ms)
|-- Span: llm_call_synthesise (1100 ms)
Total: 2.3 s, 8400 tokens, $0.012Por qué el trazado supera a los logs
- La estructura de árbol muestra las relaciones entre padres e hijos
- El diagrama de cascada temporal revela los pasos lentos
- Los tokens y el coste se acumulan por traza
- Reproducción: vuelva a ejecutar una traza con un prompt nuevo para probar cambios
Cuándo añadir el trazado
Desde el primer día. El trazado durante el desarrollo revela errores que no detectaría depurando solo mediante el chat. Añadirlo después de un incidente en producción es demasiado tarde.
Privacidad y trazado
Las trazas contienen datos de usuarios. Trátelas como logs:
- Enmascare la PII antes de exportarla
- Cifre los datos en reposo
- Respete las políticas de conservación
Trazado frente a Evals
El trazado responde a «qué ocurrió en esta ejecución». Evals responde a «qué tan bien funciona el agente con un conjunto de pruebas». Necesita ambos, pero el trazado es lo primero: no puede evaluar lo que no puede inspeccionar.
Coste del trazado
El trazado añade entre un 1 % y un 2 % de sobrecarga de latencia y aumenta el almacenamiento. En agentes con muchas interacciones, muestree (por ejemplo, el 10 % de las trazas completas y el 100 % de los fallos) en lugar de capturarlo todo.
Instrumentación manual frente a automática
Algunos frameworks (LangChain, LlamaIndex) instrumentan automáticamente, por lo que obtiene trazas sin esfuerzo. En código personalizado, envuelva las llamadas al LLM y a las herramientas con auxiliares de spans.
IDs de traza en errores visibles para el usuario
Cuando el agente falle, devuelva un ID de traza al usuario:
«Ocurrió un error. ID de referencia: trace-9c4a... Muestre esto al equipo de soporte.»
El equipo de soporte puede abrir la traza y ver exactamente qué ocurrió.
¿Por qué usar el trazado?
¿Por qué el trazado estructurado es mejor que registrar logs simples con print para los agentes?
Resumen
El trazado es imprescindible. Intégrelo desde el primer día. En las próximas lecciones veremos qué registrar y qué herramientas utilizar.
Aprende AI Agents con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Por qué necesita trazas para los agentes» es gratis?
Sí — el texto completo de «Por qué necesita trazas para los agentes» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Por qué necesita trazas para los agentes»?
Los agentes realizan varias llamadas a LLM y herramientas por solicitud; sin trazas, trabaja a ciegas. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Por qué necesita trazas para los agentes»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Por qué necesita trazas para los agentes
- Registrar llamadas a herramientas y entradas/salidas
- Latencia y coste por paso
- Visualizar ejecuciones de agentes (Langfuse, LangSmith)