Explora por qué el Model Context Protocol (MCP) puede no ser la abstracción ideal para los agentes de IA y descubre el enfoque superior de ejecución de código que reduce el consumo de tokens en un 98% mientras mejora la autonomía y el rendimiento del agente.
El panorama del desarrollo de agentes de IA está experimentando un cambio fundamental. Perspectivas recientes de líderes de la industria han cuestionado uno de los estándares más adoptados en el sector: el Model Context Protocol (MCP). Aunque MCP fue diseñado para estandarizar la interacción de los agentes de IA con sistemas externos, nueva evidencia sugiere que esta abstracción podría estar limitando el rendimiento de los agentes, incrementando los costos y reduciendo su autonomía. En esta guía completa, exploraremos por qué la ejecución de código está surgiendo como una alternativa superior al MCP, cómo puede reducir el consumo de tokens hasta en un 98% y qué significa esto para el futuro de la arquitectura de agentes de IA. Ya sea que estés construyendo sistemas empresariales de IA o explorando la automatización basada en agentes, comprender este cambio de paradigma es crucial para tomar decisiones arquitectónicas informadas.
El Model Context Protocol representa un intento significativo de estandarizar el desarrollo de agentes de IA. En esencia, MCP es un estándar abierto diseñado para conectar agentes de IA con sistemas externos, APIs y fuentes de datos. El concepto fundamental detrás de MCP es elegante: en lugar de que cada desarrollador cree integraciones personalizadas entre sus agentes de IA y herramientas externas, MCP proporciona un protocolo universal que permite a los desarrolladores implementar integraciones una sola vez y luego compartirlas en todo el ecosistema. Esta estandarización ha sido transformadora para la comunidad de IA, permitiendo una colaboración y compartición de herramientas sin precedentes entre desarrolladores a nivel mundial.
Desde una perspectiva técnica, MCP es esencialmente una especificación de API optimizada para el consumo de agentes de IA más que para desarrolladores humanos. Mientras que las APIs tradicionales están construidas pensando en la experiencia del desarrollador, los MCP están específicamente diseñados para ser consumidos por grandes modelos de lenguaje y agentes autónomos. El protocolo define cómo los agentes deben solicitar información, cómo deben describirse las herramientas y cómo deben formatearse los resultados para una comprensión óptima por parte del agente. El verdadero avance de MCP no fue necesariamente el protocolo en sí, sino la adopción a nivel industrial que creó un ecosistema unificado. Cuando Anthropic y otros actores principales estandarizaron el uso de MCP, significó que los desarrolladores podían crear herramientas una vez y hacer que funcionaran sin problemas en múltiples plataformas e implementaciones de agentes.
La propuesta de valor de MCP es convincente: promete desbloquear todo un ecosistema de integraciones, reducir el tiempo de desarrollo y permitir que los agentes accedan a miles de herramientas sin necesidad de ingeniería personalizada para cada integración. Esta estandarización ha llevado a la proliferación rápida de servidores MCP en toda la industria, con desarrolladores creando servidores especializados para todo, desde acceso a bases de datos hasta integraciones de APIs de terceros. La promesa era que, a medida que aumentara el número de servidores MCP disponibles, los agentes serían cada vez más capaces y autónomos, pudiendo manejar tareas más complejas gracias a un rico ecosistema de herramientas preconstruidas.
Aunque MCP resolvió el problema de la estandarización, introdujo un nuevo conjunto de desafíos que se vuelven cada vez más evidentes a medida que los agentes de IA se sofisticaron y desplegaron a escala. El problema más significativo es el consumo excesivo de tokens, lo que impacta directamente tanto en el coste como en el rendimiento de los agentes de IA. Entender por qué ocurre esto requiere examinar cómo se implementan típicamente los servidores MCP y cómo interactúan los agentes con ellos en la práctica.
Cuando un agente de IA se conecta a un servidor MCP, recibe documentación completa sobre cada herramienta disponible en ese servidor. Un servidor MCP típico contiene entre 20 y 30 herramientas diferentes, cada una con descripciones detalladas, especificaciones de parámetros y ejemplos de uso. En implementaciones reales, las organizaciones rara vez conectan solo un servidor MCP a sus agentes. En cambio, suelen integrar cinco, seis o incluso más servidores MCP para proporcionar a los agentes acceso a diversas capacidades. Esto significa que, incluso cuando un agente solo necesita utilizar una herramienta específica, toda la ventana de contexto se llena con descripciones y metadatos de todas las herramientas disponibles de todos los servidores conectados. Esta es la primera gran fuente de desperdicio de tokens: los agentes deben cargar información sobre herramientas que no necesitan, aumentando la latencia y el coste y potencialmente incrementando las tasas de alucinación.
La segunda fuente principal de consumo de tokens proviene de los resultados intermedios de las herramientas. Considera un escenario práctico: un agente necesita recuperar una transcripción de Google Drive para extraer información específica. La herramienta MCP para recuperar documentos podría devolver 50,000 tokens de contenido, o, en el caso de documentos más grandes, podría incluso exceder los límites de la ventana de contexto. Sin embargo, el agente podría solo necesitar el primer párrafo o una sección específica de esa transcripción. A pesar de esto, todo el documento se pasa por la ventana de contexto, consumiendo tokens innecesariamente y potencialmente superando los límites de contexto disponibles. Esta ineficiencia se multiplica a través de múltiples llamadas de herramienta, y en flujos de trabajo complejos de agentes con docenas de pasos, el desperdicio de tokens se vuelve asombroso.
Más allá del consumo de tokens, hay un problema arquitectónico más profundo: MCP reduce la autonomía del agente. Cada capa de abstracción añadida a un sistema de agentes limita lo que el agente puede hacer y cuán flexible puede ser para resolver problemas. Cuando los agentes se ven obligados a trabajar dentro de las restricciones de definiciones de herramientas predefinidas e interfaces fijas de MCP, pierden la capacidad de adaptarse, transformar datos de maneras novedosas o crear soluciones personalizadas para problemas únicos. El propósito fundamental de construir agentes de IA es lograr la ejecución autónoma de tareas, pero la capa de abstracción de MCP realmente va en contra de este objetivo al limitar la flexibilidad y la capacidad de toma de decisiones del agente.
El enfoque alternativo que está ganando tracción aborda estas limitaciones aprovechando una capacidad fundamental de los modernos modelos de lenguaje: la generación de código. En lugar de depender de definiciones de herramientas predefinidas e interfaces fijas de MCP, este enfoque permite a los agentes generar y ejecutar código directamente, llamando a APIs y herramientas según sea necesario a través de código en lugar de un protocolo estandarizado. Este cambio representa una reconsideración fundamental de cómo los agentes deberían interactuar con sistemas externos.
La arquitectura de este enfoque de ejecución de código es elegantemente simple. En vez de conectarse a servidores MCP, el sistema mantiene una jerarquía estructurada de carpetas donde cada carpeta representa un servidor MCP, y dentro de cada carpeta hay subcarpetas para categorías específicas de herramientas, que contienen archivos TypeScript simples que implementan herramientas individuales. Cuando un agente necesita usar una herramienta, no busca una definición predefinida en la ventana de contexto; en su lugar, genera código que importa la herramienta necesaria desde la carpeta correspondiente y la llama directamente. Esto cambia fundamentalmente cómo fluye la información por el sistema y cómo interactúan los agentes con capacidades externas.
Las mejoras de rendimiento de este enfoque son notables. Al pasar solo la herramienta específica que un agente necesita usar a su ventana de contexto, en lugar de todas las herramientas disponibles de todos los servidores conectados, el consumo de tokens para definiciones de herramientas cae drásticamente. Más importante aún, los agentes ahora pueden manejar resultados intermedios de manera inteligente. En lugar de pasar un documento de 50,000 tokens por la ventana de contexto, un agente puede guardar ese documento en el sistema de archivos y luego extraer solo la información específica que necesita. En implementaciones reales, este enfoque ha demostrado reducciones de consumo de tokens de hasta un 98% en comparación con MCP tradicional, mejorando al mismo tiempo el rendimiento y la autonomía del agente.
Uno de los beneficios más poderosos del enfoque de ejecución de código es lo que se denomina “divulgación progresiva”. Con el MCP tradicional, los agentes están limitados por el tamaño de la ventana de contexto; existe un límite práctico en la cantidad de herramientas que pueden conectarse antes de que la ventana de contexto se sature. Con la ejecución de código, esta limitación esencialmente desaparece. Teóricamente, un agente podría tener acceso a miles de servidores MCP y herramientas, pero solo carga las herramientas específicas que necesita en cada momento.
Esto es posible gracias a un mecanismo de búsqueda que permite a los agentes descubrir qué herramientas y servidores MCP están disponibles. Cuando un agente enfrenta una tarea que requiere una herramienta que nunca ha utilizado antes, puede buscar entre las herramientas disponibles para encontrar la adecuada, luego importarla y utilizarla. Esto crea una arquitectura fundamentalmente más escalable donde el número de herramientas disponibles no degrada el rendimiento del agente. Las organizaciones pueden construir ecosistemas de herramientas completos sin preocuparse por las limitaciones de la ventana de contexto, y los agentes pueden descubrir y utilizar nuevas herramientas según sea necesario sin requerir un nuevo despliegue ni reconfiguración.
Las implicaciones prácticas son significativas. Una gran empresa podría tener cientos de APIs internas, bases de datos y servicios a los que quieren que sus agentes accedan. Con el MCP tradicional, conectar todo esto crearía una ventana de contexto imposiblemente sobrecargada. Con la divulgación progresiva a través de la ejecución de código, los agentes pueden acceder a todo este ecosistema de manera eficiente, descubriendo y usando herramientas según sea necesario. Esto permite capacidades de agente verdaderamente completas sin las penalizaciones de rendimiento que implicaría un MCP tradicional.
Las organizaciones empresariales, especialmente en sectores regulados, tienen grandes preocupaciones sobre la privacidad y exposición de los datos. Al usar el MCP tradicional con proveedores de modelos externos como Anthropic u OpenAI, todos los datos que fluyen a través del agente—including información empresarial sensible, datos de clientes e información confidencial—se transmiten a la infraestructura del proveedor del modelo. Esto suele ser inaceptable para organizaciones con requisitos estrictos de gobernanza de datos u obligaciones de cumplimiento normativo.
El enfoque de ejecución de código ofrece una solución mediante lo que se denomina “arnés de datos”. Al implementar la ejecución de código en un entorno controlado, las organizaciones pueden añadir una capa que anonimice o elimine automáticamente datos sensibles antes de exponerlos a proveedores externos de modelos. Por ejemplo, una herramienta que recupere datos de clientes de una hoja de cálculo puede modificarse para anonimizar automáticamente direcciones de correo electrónico, números de teléfono y otros datos personales identificables. El agente aún tiene acceso a los datos necesarios para realizar la tarea, pero la información sensible está protegida frente a terceros.
Esta capacidad es especialmente valiosa para organizaciones que manejan datos sanitarios, información financiera u otros tipos de datos regulados. En vez de tener que elegir entre capacidades del agente y privacidad de los datos, las organizaciones pueden tener ambas. El agente puede acceder a los datos necesarios, pero la información sensible está protegida automáticamente a través del arnés de datos. Este enfoque ha resultado especialmente atractivo para clientes empresariales que desean aprovechar agentes de IA pero no pueden aceptar las implicaciones de privacidad de implementaciones MCP tradicionales.
Quizá el beneficio más transformador del enfoque de ejecución de código es la capacidad de los agentes para crear, persistir y evolucionar sus propias habilidades. En implementaciones MCP tradicionales, el conjunto de herramientas disponibles está fijado en el momento del despliegue. Un agente puede usar las herramientas que se le han proporcionado, pero no puede crear nuevas herramientas ni modificar las existentes. Con la ejecución de código, los agentes pueden generar nuevas funciones y guardarlas en el sistema de archivos, creando habilidades persistentes que pueden reutilizarse en tareas futuras.
Esta capacidad está estrechamente relacionada con el concepto emergente de “habilidades” en la arquitectura de agentes, introducido recientemente por organizaciones líderes en investigación de IA. En lugar de pensar en los agentes como poseedores de un conjunto fijo de capacidades, podemos considerarlos como poseedores de un conjunto de habilidades que crecen y evolucionan con el tiempo. Cuando un agente se enfrenta a una tarea que requiere una capacidad que no tiene, puede crear esa capacidad, probarla y guardarla para usos futuros. Con el tiempo, los agentes se vuelven cada vez más capaces y especializados en su dominio y casos de uso específicos.
Las implicaciones para el desarrollo de agentes son profundas. En lugar de que los desarrolladores deban anticipar toda posible herramienta que un agente pueda necesitar y construirla por adelantado, los agentes pueden construir sus propias herramientas según sea necesario. Esto crea un enfoque más adaptativo y orientado al aprendizaje en el desarrollo de agentes, donde las capacidades emergen orgánicamente según los patrones de uso y requisitos reales. Un agente que trabaja en un dominio específico podría desarrollar un conjunto rico de habilidades especializadas adaptadas a ese dominio, habilidades que un desarrollador nunca habría anticipado construir manualmente.
FlowHunt ha reconocido las limitaciones de las implementaciones tradicionales de MCP y ha construido su infraestructura de agentes en torno al enfoque de ejecución de código. Esta elección arquitectónica refleja una comprensión profunda de lo que hace verdaderamente autónomos y efectivos a los agentes. Al implementar la ejecución de código como mecanismo principal de interacción agente-herramienta, FlowHunt permite a sus usuarios construir agentes más eficientes, autónomos y rentables que aquellos basados en MCP tradicional.
La plataforma FlowHunt proporciona la infraestructura necesaria para implementar la ejecución de código de forma segura y confiable. Esto incluye un entorno seguro tipo sandbox donde los agentes pueden generar y ejecutar código de manera segura, un registro y monitoreo exhaustivos para rastrear el comportamiento del agente, y mecanismos integrados de protección de datos para garantizar el manejo apropiado de información sensible. En lugar de requerir que los usuarios construyan esta infraestructura por sí mismos, FlowHunt la ofrece como un servicio gestionado, permitiendo a los usuarios centrarse en construir agentes efectivos en lugar de gestionar la infraestructura.
El enfoque de FlowHunt incluye también capacidades de divulgación progresiva, permitiendo a los usuarios conectar cientos o miles de herramientas y APIs sin degradación del rendimiento. La plataforma gestiona el descubrimiento de herramientas, la generación de código y la ejecución de manera optimizada tanto para el rendimiento como para la fiabilidad. Los usuarios pueden construir ecosistemas de agentes completos que crecen y evolucionan con el tiempo, con agentes que descubren y usan nuevas capacidades según sea necesario.
Aunque el enfoque de ejecución de código ofrece ventajas significativas, es importante reconocer sus limitaciones y compensaciones. La primera gran limitación es la fiabilidad. Cuando los agentes deben generar código cada vez que necesitan llamar a una herramienta, existe inherentemente más posibilidad de errores. Un agente podría generar código sintácticamente incorrecto, cometer errores lógicos al llamar a una herramienta o malinterpretar los parámetros requeridos por una API específica. Esto requiere un manejo robusto de errores, mecanismos de reintento y potencialmente supervisión humana para operaciones críticas. El MCP tradicional, con sus definiciones de herramientas predefinidas e interfaces fijas, es intrínsecamente más fiable porque deja menos margen para errores del agente.
La segunda gran limitación es el sobrecoste de infraestructura. Implementar la ejecución de código de manera segura requiere configurar un entorno tipo sandbox donde los agentes puedan ejecutar código sin comprometer la seguridad del sistema ni acceder a recursos no autorizados. Este entorno debe estar aislado del sistema principal, tener acceso controlado a APIs externas y ser monitoreado por cuestiones de seguridad. Configurar esta infraestructura requiere un esfuerzo y experiencia de ingeniería significativos. Las organizaciones que consideren el enfoque de ejecución de código deben construir esta infraestructura ellas mismas o utilizar una plataforma como FlowHunt que la proporcione como servicio gestionado.
También hay consideraciones operacionales. La ejecución de código requiere monitoreo y registro más sofisticados para entender lo que hacen los agentes y depurar problemas cuando surgen. El MCP tradicional, con sus definiciones de herramientas fijas, es más fácil de monitorear y entender porque las acciones posibles están más acotadas. Con la ejecución de código, los agentes tienen más libertad, lo que implica más posibilidades de comportamientos inesperados que deben investigarse y comprenderse.
A pesar de las ventajas de la ejecución de código, el MCP no está quedando obsoleto. Existen escenarios específicos donde el MCP sigue siendo la opción adecuada. Los casos de uso simples, bien definidos y con baja complejidad de API son buenos candidatos para MCP. Por ejemplo, escenarios de soporte al cliente donde un agente necesita crear tickets de soporte, recuperar el estado de un ticket o acceder a una base de conocimiento no requieren la flexibilidad de la ejecución de código. Las APIs son directas, las transformaciones de datos son mínimas y los beneficios de fiabilidad de las interfaces fijas de MCP superan los de flexibilidad de la ejecución de código.
El MCP también tiene sentido cuando construyes herramientas que serán usadas por muchos agentes y organizaciones diferentes. Si estás creando una herramienta que quieres compartir en todo el ecosistema, implementarla como un servidor MCP la hace accesible para una amplia gama de usuarios y plataformas. La estandarización de MCP es valiosa para la distribución de herramientas y la construcción de ecosistemas, incluso si no es óptima para el rendimiento de cada agente.
Adicionalmente, para organizaciones que no tienen la experiencia o recursos de infraestructura necesarios para implementar la ejecución de código de manera segura, el MCP ofrece un camino más sencillo hacia el desarrollo de agentes. La compensación es cierta pérdida de rendimiento y autonomía, pero los beneficios de simplicidad y fiabilidad pueden ser más valiosos para ciertas organizaciones o casos de uso.
El cambio de MCP a la ejecución de código refleja un principio arquitectónico más amplio: cada capa de abstracción que añades a un sistema de agentes reduce su autonomía y flexibilidad. Cuando obligas a los agentes a trabajar a través de interfaces predefinidas y definiciones fijas de herramientas, estás restringiendo lo que pueden hacer. Los modelos de lenguaje modernos se han vuelto notablemente buenos generando código, lo que significa que tiene sentido dejar que trabajen directamente con código y APIs en lugar de forzarlos a través de capas intermedias de abstracción.
Este principio va más allá del MCP. Sugiere que, a medida que los agentes de IA se vuelven más capaces, deberíamos pensar en cómo darles acceso más directo a los sistemas y datos con los que necesitan trabajar, en lugar de construir más y más capas de abstracción por encima. Cada capa añade complejidad, incrementa el consumo de tokens y reduce la capacidad del agente para adaptarse y resolver problemas novedosos. Las arquitecturas de agente más efectivas probablemente serán aquellas que minimicen la abstracción innecesaria y permitan a los agentes trabajar de la manera más directa posible con los sistemas subyacentes.
Esto no significa descartar todas las abstracciones—cierto nivel de estructura y mecanismos de seguridad es necesario. Pero sí implica ser intencional con las abstracciones que se añaden y por qué. El enfoque de ejecución de código representa una forma más directa y menos abstracta de construir agentes, y las mejoras de rendimiento demuestran que este enfoque vale la complejidad adicional de infraestructura.
Para las organizaciones que consideren migrar de MCP a ejecución de código, hay varias consideraciones de implementación a tener en cuenta. Primero, es necesario establecer un entorno seguro tipo sandbox. Esto puede ser un entorno contenedorizado, una máquina virtual o un servicio especializado para la ejecución segura de código. El sandbox debe estar aislado de tus sistemas principales, tener acceso controlado a la red y ser monitoreado por cuestiones de seguridad. Segundo, debes implementar un manejo integral de errores y lógica de reintentos. Como los agentes generan código, debes estar preparado para errores de sintaxis, lógicos y fallos de APIs. Tu sistema debe detectar estos errores, proporcionar retroalimentación significativa al agente y permitir reintentos o enfoques alternativos.
Tercero, debes establecer convenciones claras sobre cómo se organizan y nombran las herramientas. La estructura de carpetas y las convenciones de nombres que utilices impactarán significativamente en lo fácil que es para los agentes descubrir y utilizar las herramientas. Las herramientas bien organizadas y claramente nombradas son más fáciles de encontrar y usar correctamente. Cuarto, debes implementar mecanismos de protección de datos desde el inicio. Ya sea mediante anonimización, redacción u otras técnicas, deberías tener una estrategia clara para proteger los datos sensibles que fluyen por tu sistema de agentes.
Por último, debes invertir en monitoreo y observabilidad. La ejecución de código crea más complejidad y más posibilidades de comportamientos inesperados. El registro, monitoreo y alertas exhaustivos te ayudarán a entender qué hacen tus agentes y a identificar y resolver problemas rápidamente cuando surjan.
El cambio de MCP a ejecución de código representa una evolución más amplia en cómo pensamos la arquitectura de agentes de IA. A medida que los agentes se vuelven más capaces y ampliamente desplegados, estamos aprendiendo que las abstracciones construidas para sistemas más simples ahora se convierten en limitaciones más que en facilitadores. El futuro de la arquitectura de agentes probablemente implicará una interacción aún más directa entre los agentes y los sistemas con los que necesitan trabajar, con menos capas intermedias de abstracción.
Esta evolución probablemente irá acompañada de mejoras en la fiabilidad y seguridad de los agentes. A medida que damos a los agentes acceso más directo a los sistemas, necesitamos mejores mecanismos para asegurar que utilicen ese acceso de manera responsable. Esto podría implicar técnicas de sandboxing más sofisticadas, mejor monitoreo y auditoría, o nuevos enfoques de alineamiento y control de agentes. El objetivo es maximizar la autonomía y efectividad del agente manteniendo las barreras de seguridad y control adecuadas.
Probablemente también veremos una evolución continua en cómo los agentes descubren y utilizan herramientas. La divulgación progresiva es un avance, pero seguramente surgirán enfoques aún más sofisticados para el descubrimiento y selección de herramientas a medida que el campo madure. Los agentes podrían aprender a predecir qué herramientas necesitarán antes de necesitarlas, u optimizar su selección de herramientas en base a características de rendimiento y consideraciones de coste.
El enfoque de ejecución de código también abre posibilidades para que los agentes optimicen su propio rendimiento con el tiempo. Un agente podría generar código para resolver un problema, luego analizar ese código para identificar optimizaciones o mejoras. Con el tiempo, los agentes podrían desarrollar soluciones cada vez más sofisticadas y eficientes para problemas recurrentes, aprendiendo y mejorando a través de la experiencia.
Conclusión
La aparición de la ejecución de código como alternativa al MCP representa un cambio fundamental en cómo pensamos la arquitectura de agentes de IA. Al permitir que los agentes generen y ejecuten código directamente, en lugar de trabajar a través de definiciones predefinidas de herramientas e interfaces fijas, podemos reducir drásticamente el consumo de tokens, mejorar la autonomía del agente y habilitar capacidades de agente más sofisticadas. Mientras que MCP seguirá desempeñando un papel en escenarios específicos y para la distribución de herramientas, la ejecución de código está demostrando ser el enfoque superior para construir agentes de IA autónomos y de alto rendimiento. La reducción del 98% en el consumo de tokens, junto con la mejora del rendimiento y la autonomía del agente, demuestra que este cambio arquitectónico no solo es sólido teóricamente, sino también valioso en la práctica. A medida que las organizaciones construyan sistemas de agentes de IA más sofisticados, comprender esta evolución arquitectónica y tomar decisiones informadas sobre qué enfoque utilizar será clave para el éxito. El futuro de los agentes de IA no está en añadir más capas de abstracción, sino en eliminar las innecesarias y dar a los agentes el acceso directo y la flexibilidad que necesitan para resolver problemas complejos de manera autónoma y eficiente.
MCP es un estándar abierto para conectar agentes de IA a sistemas externos y APIs. Proporciona un protocolo universal que permite a los desarrolladores construir herramientas una vez y compartirlas en todo el ecosistema de agentes de IA, facilitando la colaboración y la integración.
MCP consume tokens en exceso por dos razones principales: primero, las definiciones de herramientas de todos los servidores MCP conectados se cargan en la ventana de contexto desde el principio, incluso si solo se necesita una herramienta; segundo, los resultados intermedios de las herramientas (como transcripciones completas de documentos) se pasan a través de la ventana de contexto incluso cuando solo es necesaria una parte de los datos.
La ejecución de código permite a los agentes importar y llamar solo a las herramientas específicas que necesitan, en lugar de cargar todas las definiciones de herramientas desde el principio. Además, los agentes pueden guardar resultados intermedios como variables o archivos y recuperar solo los detalles necesarios, reduciendo la cantidad de datos que pasan por la ventana de contexto hasta en un 98%.
Los beneficios principales incluyen una reducción del consumo de tokens (hasta un 98% menos), mayor autonomía del agente, divulgación progresiva de herramientas, mayor privacidad mediante anonimización de datos, persistencia de estado y la capacidad de que los agentes creen y evolucionen sus propias habilidades de forma dinámica.
Sí, las principales limitaciones son una menor fiabilidad (los agentes deben generar el código correctamente cada vez) y un mayor sobrecoste de infraestructura (requiriendo un entorno seguro tipo sandbox para la ejecución segura de código y las interacciones con APIs).
No, MCP seguirá siendo útil para casos de uso más simples como el soporte al cliente donde la complejidad de las APIs es baja y se necesita una transformación mínima de los datos. Sin embargo, para casos complejos que requieren alta autonomía y eficiencia, la ejecución de código es el enfoque superior.
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
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