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Glosario

78 términos de «Observabilidad y depuración: ver cada paso que da tu agente». Pasa el cursor sobre la primera aparición en la lección para ver la definición.

TérminoDefiniciónFuente
no deterministaPropiedad de un sistema donde entradas idénticas pueden producir respuestas distintas; los agentes son sistemas de este tipo, y eso rompe la intuición tradicional de depuración de «reprodúcelo y pon un punto de interrupción».Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
divergencia de trayectoriaCuando un paso falla y hace que el agente explore una trayectoria completamente distinta, con todos los turnos siguientes creciendo sobre la rama equivocada, llevando a resultados impredecibles.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
acumulación entre turnosLos agentes tienen estado y los errores se acumulan; pueden ejecutarse durante períodos largos manteniendo estado a lo largo de muchas llamadas a herramientas, así que los errores se van sumando turno a turno.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
comportamiento emergenteComportamientos de los sistemas multiagente que surgen sin haber sido programados específicamente — por ejemplo, cambios pequeños en el agente líder que cambian de forma impredecible el comportamiento de los subagentes.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
vía de evaluaciónLa calificación del estado final, los validadores y los conjuntos de evaluación que construiste en el curso anterior — responde solo «¿se rompió?», no «por qué».How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
pensar como tus agentesConstruir una simulación usando exactamente los mismos prompts y herramientas de tu sistema, y después observar a los agentes trabajar paso a paso.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
capas de abstracciónLas capas intermedias que agregan los frameworks para simplificar el llamado a los LLM, la definición de herramientas y el encadenado de llamadas — ocultan los prompts y las respuestas subyacentes.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
entorno aisladoEntorno separado donde los agentes que pueden tomar acciones pasan por pruebas extensivas, usado junto con los guardrails apropiados.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
frontera de herramientaLa superficie de contrato entre los sistemas deterministas y los agentes no deterministas; la única posición que deja rastro en los registros.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
ground truthLa retroalimentación real que el agente obtiene del entorno en cada paso durante la ejecución, como los resultados de llamadas a herramientas y de ejecución de código.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
transcripción crudaPor cada llamada a herramienta de una ejecución, el nombre de la herramienta y los parámetros completos; por cada respuesta de herramienta, el valor de retorno completo o el error — evidencia de primera mano.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
autorreporteLo que el agente escribe sobre sí mismo: resúmenes de cierre, tramos de razonamiento, autoevaluaciones después de ejecutar una herramienta — material secundario.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
cadena de pensamiento (CoT)El razonamiento que el modelo escribe antes de dar una respuesta, abreviado CoT.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
las cuatro preguntas (para leer transcripciones)Lista de verificación para leer transcripciones: llamó a la herramienta equivocada, llamó a la correcta con parámetros equivocados, llamó a muy pocas herramientas, procesó mal la respuesta de la herramienta.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
tool_useBloque de contenido donde el modelo nombra qué herramienta llamar; contiene el nombre de la herramienta y un objeto de parámetros completo que el modelo generó.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
tool_resultEl bloque que el arnés devuelve después de ejecutar realmente la herramienta — si tuvo éxito, el valor de retorno completo; si falló, el contenido del error más un marcador de error.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
is_errorMarcador de error sobre los resultados de herramienta, usado para distinguir «la herramienta devolvió contenido» de «la herramienta lanzó un error».Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
granjas de contenidoFuentes optimizadas para SEO y bien rankeadas pero de poca autoridad; las pruebas manuales encontraron que los agentes tempranos las preferían de forma consistente por encima de PDF académicos y blogs personales.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
transcripción de sesiónLos mensajes de la conversación persistidos en disco, como los registros de sesión JSONL que Claude Code escribe a disco.Monitoring — Claude Code Official Documentation
logs estructuradosConvertir cada paso en registros JSON con campos, para que la evidencia no solo la puedan leer humanos sino que también se pueda filtrar, agregar y analizar por distribución.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
logs en prosaEscritura de logs que codifica la estructura dentro del lenguaje natural; se lee bien pero solo lo pueden decodificar humanos.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
JSON LinesUn archivo donde cada línea es un objeto JSON completo, sin comas entre líneas y sin arreglo envolvente — comúnmente escrito JSONL.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
session_idIdentificador de una sesión de conversación, constante entre múltiples turnos, usado para responder «cuánto costó esta sesión en total, si cambió de modo de permisos».Monitoring — Claude Code Official Documentation
prompt_idIdentificador de un prompt del usuario; todas las solicitudes al modelo y llamadas a herramientas que dispara comparten este valor.Monitoring — Claude Code Official Documentation
ID de correlaciónUn número de ID que se le da a «un evento disparador», y cada evento que ese disparador engendra lo copia — no hace falta infraestructura de ningún tipo, es apenas un campo.Monitoring — Claude Code Official Documentation
duration_msMilisegundos que tomó un paso, usados para encontrar cuellos de botella de rendimiento y también para revisar «¿está trabado?».Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
tool_inputLos parámetros enviados a la herramienta, provistos directamente en los payloads de `PostToolUse` como una mitad del registro completo de la llamada.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
tool_responseEl resultado que devolvió la herramienta, parte del registro completo de ida y vuelta que `tool_input` y `tool_response` forman juntos en un solo disparo.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
error (campo del registro)El campo `error` de los registros, presente solo cuando falla; el primer campo por el que filtrar al localizar.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
métricasUn conjunto de números: tiempo de ejecución de llamadas a herramientas individuales y de tareas completas, conteo total de llamadas a herramientas, consumo total de tokens, errores de herramienta.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
llamadas redundantesMuchas llamadas repetidas a herramientas, que suelen sugerir que hay que ajustar los parámetros de paginación o de límite de tokens.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
errores de parámetro inválidoMuchos errores por parámetros inválidos, que apuntan a que a las descripciones de herramientas les falta claridad o mejores ejemplos.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
tasa de errorMétrica de proporción, conteo de errores dividido por conteo de llamadas, usada en lugar de números absolutos para ver la salud.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
señal terminalEl evento de error que se emite solo después de que los reintentos internos se rinden por completo, y que representa «esta solicitud falló en última instancia».Monitoring — Claude Code Official Documentation
estancamiento sospechosoEstado donde el último registro de un prompt tiene error y no le siguen registros posteriores — frente a «se recuperó del error».Monitoring — Claude Code Official Documentation
umbralLa línea que juzga «cuánto cuenta como anormal»; no hay números en los materiales de primera mano — ni presupuesto de error ni SLO.Monitoring — Claude Code Official Documentation
SIEMSistema de Security Information and Event Management; la detección de anomalías, el cálculo de líneas base, la correlación entre sesiones y las alertas son todas responsabilidad de su lado.Monitoring — Claude Code Official Documentation
rastro de auditoríaCon los atributos de identidad del usuario final adjuntos, las decisiones de herramientas, los resultados de herramientas, las conexiones MCP y los cambios de modo de permisos forman un registro por usuario.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
spanEl registro de un trabajo con un principio y un final: tiene nombre, hora de inicio, hora de fin, varios atributos, y puede identificar a su span padre.Monitoring — Claude Code Official Documentation
trazaTodo un árbol de spans conectados por relaciones padre-hijo; todo lo que ocurrió en una solicitud completa de principio a fin, leído como árbol.Monitoring — Claude Code Official Documentation
claude_code.interactionEl nombre del span raíz que corresponde a cada prompt del usuario en el trazado de primera mano.Monitoring — Claude Code Official Documentation
subagenteAgente de nivel inferior despachado a través de la herramienta Agent; sus solicitudes al modelo y sus spans de herramienta se anidan bajo el span de herramienta del agente padre.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
exportadorEl código dentro del proceso encargado de empaquetar los spans y mandarlos afuera.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
colectorLa estación de relevo o servicio backend que recibe los spans; el exportador le manda los datos y tú ves el árbol en su panel.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
fallo silencioso de exportaciónEl comportamiento por defecto donde, si el endpoint es inalcanzable o el backend rechaza los datos, el agente sigue ejecutándose con normalidad, la telemetría se descarta y no aparece ningún error en tu aplicación.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
exportación por lotesEl mecanismo de acumular la telemetría en lotes y mandarla a intervalos — por defecto las métricas cada 60 segundos, las trazas y los logs cada 5 segundos.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
service.nameAtributo de recurso que identifica de qué servicio vinieron los datos; la CLI por defecto lo reporta como `claude-code`.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
claude_code.session.countMétrica de conteo que se emite apenas arranca una sesión; la sonda más barata para verificar que la configuración de exportación funcionó.Monitoring — Claude Code Official Documentation
TRACEPARENTVariable de entorno en formato estándar que lleva el id de traza y el id del span actual; los subprocesos de Bash y PowerShell la heredan automáticamente.Monitoring — Claude Code Official Documentation
contexto de traza W3CCadena en formato estándar que contiene el id de traza y el id del span actual; quien la reciba sabe dónde engancharse.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
CLAUDE_CODE_ENHANCED_TELEMETRY_BETAEl interruptor que, al activarse, hace que cada paso del bucle del agente se vuelva un span inspeccionable en tu backend de trazado.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
hooksComandos de shell, endpoints HTTP o prompts de LLM definidos por el usuario que se ejecutan automáticamente en puntos específicos del ciclo de vida de Claude Code.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
matcherLa regla de coincidencia que determina cuándo se dispara un hook; omitido o puesto en comodín significa un-hook-registra-todo.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
PreToolUseEvento que se ejecuta después de que el modelo crea los parámetros de la herramienta y antes de procesar la llamada.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
PostToolUseEvento que se dispara tras la ejecución exitosa de una herramienta; la entrada lleva tanto `tool_input` como `tool_response`.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
SessionStartEvento de la cadencia una-vez-por-sesión; se dispara cuando se abre una sesión nueva y también cuando se reanuda una existente.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
StopEvento de fin de turno en la cadencia una-vez-por-turno; emparejado con `UserPromptSubmit` permite calcular la duración de un turno.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
payloadEl contexto JSON que se le entrega a tu manejador cuando un evento se dispara y el matcher coincide.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
OTEL_*Conjunto de variables de entorno relacionadas con la exportación de telemetría; Claude Code las elimina de cada subproceso que lanza, incluidos los hooks.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
log de depuraciónArchivo de log que registra qué hooks coincidieron, sus códigos de salida y el stdout y stderr completos.Hooks reference — Claude Code Official Documentation
flujo de cinco pasosLa disposición de depuración que armó este curso: acotar por prompt id, encontrar la primera divergencia, reproducir y observar, machacar repetidamente el mismo componente, recuperar desde el punto de fallo después de arreglar.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
acotarPaso uno: filtrar por prompt id para encoger el alcance de «el agente se rompió» a «estos diez y pico de eventos bajo este id».Monitoring — Claude Code Official Documentation
primera divergenciaEl paso donde el comportamiento empieza a desviarse de lo esperado; los absurdos del final son en su mayoría ruido de río abajo.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
contagioLos pasos posteriores al punto de divergencia que se ven igual de absurdos pero apenas siguen empujando hacia adelante sobre la premisa equivocada.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
reproducir y observarConstruir simulaciones usando prompts y herramientas idénticas, y mirar paso a paso para forzar de inmediato la salida de los modos de fallo.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
cliente stubUn reemplazo que no manda solicitudes de red y devuelve en orden objetos de respuesta preescritos de un arreglo fijo, volviendo reproducible el lado del modelo.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
cola de respuestasEl arreglo del que el cliente stub va sacando en orden, con cada elemento llevando su `stop_reason`, sus bloques de contenido y su `usage` completos.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
agente de prueba de herramientasAgente al que le das una herramienta defectuosa, intenta usarla repetidamente y después reescribe la descripción de la herramienta para evitar los fallos; al probarla docenas de veces encuentra matices clave y bugs.How we built our multi-agent research system — Anthropic Engineering
trace_idUn id por ejecución, que hilvana los registros dispersos del mismo flujo de vuelta a la misma ejecución.Monitoring — Claude Code Official Documentation
span_idEl id propio de este registro; otros registros lo apuntan para declarar «estoy debajo tuyo».Monitoring — Claude Code Official Documentation
parent_idCampo que apunta al id del registro padre; los árboles se reconstruyen con él desde el JSONL en disco.Monitoring — Claude Code Official Documentation
MAX_ROUNDSCompuerta dura sobre la cantidad de iteraciones del bucle; superarla lanza un error, registra una interrupción y sale con código distinto de cero.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
stop_reasonEl campo de las respuestas del modelo que hace que el bucle del arnés continúe o termine.Building Effective AI Agents — Anthropic Engineering
HEAD_CHARSLa línea que define cuántos caracteres como máximo conserva cada fragmento de contenido en los logs; ponlo en 0 y ni una palabra toca el disco.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
shapeCampo de los registros que describe el tipo y la escala de un valor: si es string u objeto, qué tan largo, qué claves.Observability with OpenTelemetry — Claude Agent SDK Official Documentation
resumen de métricasUna línea que saca rondas totales, cantidad de llamadas a herramientas, tokens, cantidad de errores y duración total — una de las tres piezas del kit de observabilidad.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
compare-runs.mjsScript de comparación que lee los logs de dos ejecuciones, los compara lado a lado por tipo de registro y nombre de herramienta, y sale con código distinto de cero si hay errores.Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering
compuertaUn juicio cableado a códigos de salida; el distinto de cero lo puede atrapar CI, cron o cualquier lugar donde «distinto de cero dispara alerta».Writing effective tools for agents — with agents — Anthropic Engineering