Domina el lenguaje de los agentes de IA. Explora conceptos clave, terminología y características específicas de VM0 para acelerar tu viaje de desarrollo de agentes.
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Un programa de IA autónomo que puede comprender instrucciones, tomar decisiones, usar herramientas y ejecutar tareas de forma independiente. A diferencia de los scripts tradicionales, los agentes pueden adaptar su enfoque según el contexto e iterar hacia objetivos.
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Archivos, datos o salidas generados por un agente durante la ejecución. Los artefactos persisten a través de ejecuciones y pueden incluir código, documentos, resultados de análisis o cualquier otro entregable producido por el agente.
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Un archivo de configuración markdown que define el comportamiento, personalidad, objetivos y herramientas disponibles de un agente. El archivo AGENTS.md sirve como el plano del agente, especificando cómo debe pensar, qué puede hacer y cómo debe interactuar con usuarios y sistemas.
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Una operación o tarea concreta que un agente realiza para lograr sus objetivos. Las acciones pueden incluir llamadas a APIs, lectura de archivos, procesamiento de datos o interacción con sistemas externos. Cada acción representa un solo paso en el flujo de ejecución del agente.
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Un agente diseñado específicamente para ser invocado y controlado a través de interfaces de línea de comandos. Los agentes CLI pueden integrarse en scripts, pipelines de CI/CD y flujos de trabajo de terminal, haciéndolos ideales para tareas de automatización y herramientas de desarrollo.
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La información disponible para un agente durante la ejecución, incluido el historial de conversación, la memoria, las salidas de herramientas y el estado del entorno. El contexto ayuda a los agentes a mantener coherencia a través de las interacciones y tomar decisiones informadas.
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Una instantánea del estado de un agente en un momento específico, capturando su memoria, contexto y progreso de ejecución. Los checkpoints permiten reproducibilidad, permitiéndote restaurar, bifurcar o repetir ejecuciones del agente.
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Una interfaz basada en texto para interactuar con agentes y la plataforma VM0. La CLI permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar agentes a través de comandos de terminal, proporcionando potentes capacidades de scripting y automatización sin requerir una interfaz gráfica.
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La herramienta oficial de línea de comandos de Anthropic para construir y desplegar agentes de IA. Claude Code proporciona una interfaz amigable para desarrolladores para crear agentes, gestionar skills e integrarse con la API de Claude. Optimiza el flujo de trabajo de desarrollo de agentes con características como recarga en vivo, herramientas de depuración y automatización de despliegue.
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Una herramienta de línea de comandos para el desarrollo y despliegue de agentes. Codex proporciona a los desarrolladores utilidades para construir, probar y gestionar agentes a través del terminal. Ofrece características como generación de código, scaffolding e integración con modelos de IA para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de agentes.
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Una secuencia de tareas u operaciones que un agente ejecuta para lograr un objetivo. A diferencia de los scripts de automatización rígidos, los flujos de trabajo del agente pueden adaptarse y ajustarse según los resultados intermedios y las condiciones cambiantes.
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Una función o API que un agente puede llamar para realizar acciones específicas. Las herramientas son los bloques de construcción de las capacidades del agente, permitiéndoles leer archivos, hacer solicitudes HTTP, consultar bases de datos o interactuar con cualquier sistema externo.
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Un contenedor empaquetado que incluye el código, runtime, dependencias y configuración necesarios para ejecutar un agente. Las imágenes proporcionan un entorno de ejecución consistente y reproducible, asegurando que los agentes se comporten de la misma manera en diferentes despliegues.
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El modelo de IA subyacente que impulsa el razonamiento y la toma de decisiones del agente. Los ejemplos incluyen Claude, GPT-4 y Gemini. Diferentes LLMs tienen diferentes fortalezas, costos y capacidades.
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Información que un agente retiene a través de interacciones, permitiéndole aprender de experiencias pasadas y mantener el contexto a lo largo del tiempo. La memoria puede incluir hechos, preferencias, historial de conversación y patrones aprendidos.
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Un protocolo abierto desarrollado por Anthropic que permite a los asistentes de IA conectarse de forma segura a fuentes de datos externas y herramientas. MCP proporciona una forma estandarizada para que los agentes accedan a recursos como bases de datos, APIs y sistemas de archivos mientras mantienen seguridad y conciencia del contexto.
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Un entorno de computación aislado basado en software que emula una computadora física. Las máquinas virtuales proporcionan aislamiento completo entre ejecuciones de agentes, garantizando seguridad y previniendo interferencias. VM0 usa máquinas virtuales ligeras para ejecutar agentes con su propio sistema operativo, sistema de archivos y stack de red.
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La capacidad de inspeccionar, monitorear y comprender el comportamiento del agente a través de logs, métricas y trazas de ejecución. La observabilidad es esencial para depurar, optimizar y garantizar operaciones de IA transparentes.
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La coordinación y gestión de múltiples agentes, flujos de trabajo o tareas para lograr objetivos complejos. La orquestación maneja dependencias, secuenciación, ejecución paralela y asignación de recursos a través de operaciones de agentes distribuidos.
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Instrucciones en lenguaje natural dadas a un agente para definir su tarea, comportamiento u objetivo. Los prompts pueden variar desde comandos simples hasta instrucciones de sistema complejas que dan forma a cómo piensa y opera un agente.
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El entorno de ejecución donde se ejecutan los agentes, proporcionando la infraestructura, recursos y APIs necesarios. El runtime gestiona el ciclo de vida del agente, maneja la asignación de recursos y garantiza el aislamiento adecuado entre diferentes ejecuciones de agentes.
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Un sistema que enruta inteligentemente las solicitudes del agente al modelo de IA más apropiado según los requisitos de la tarea, restricciones de costos y necesidades de rendimiento. El router de agentes puede seleccionar dinámicamente entre diferentes LLMs (Claude, GPT, Gemini) o enrutar a modelos especializados para capacidades específicas.
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Una integración o capacidad prediseñada que los agentes pueden usar para interactuar con servicios externos. Las skills proporcionan a los agentes funcionalidad lista para usar como acceso a Slack, GitHub, Notion u otras APIs sin necesidad de implementación personalizada.
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Un período continuo de ejecución del agente que preserva el estado, la memoria y el contexto. Las sesiones permiten a los agentes mantener conciencia a través de múltiples interacciones y reanudar el trabajo sin perder progreso.
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Un entorno de ejecución aislado donde los agentes se ejecutan de forma segura sin afectar los sistemas de producción. Los sandboxes proporcionan límites de seguridad y garantizan que las acciones del agente estén contenidas y controladas.
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Un archivo de configuración markdown que define el comportamiento, entradas, salidas y lógica de implementación de una skill. El archivo SKILL.md te permite crear skills personalizadas usando lenguaje natural y metadatos estructurados, facilitando la extensión de las capacidades del agente sin escribir código complejo.
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Información sensible como claves API, contraseñas y tokens que los agentes necesitan para acceder a servicios externos. Los secretos se almacenan de forma segura y se inyectan en el runtime del agente en el momento de ejecución, evitando la exposición en código o archivos de configuración.
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Un espacio de almacenamiento persistente que preserva archivos y datos a través de ejecuciones del agente. Los volúmenes proporcionan a los agentes un sistema de archivos que persiste más allá de ejecuciones individuales, permitiéndoles almacenar estado, cachear datos y mantener artefactos a largo plazo.
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Un valor de configuración que se pasa a un agente en tiempo de ejecución, permitiéndote personalizar el comportamiento sin cambiar el código. Las variables de entorno se usan comúnmente para endpoints de API, feature flags y configuraciones no sensibles.
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