{"id":35934,"date":"2026-02-02T07:00:00","date_gmt":"2026-02-02T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=35934"},"modified":"2026-01-19T14:41:35","modified_gmt":"2026-01-19T17:41:35","slug":"construccion-de-agentes-de-ia-en-la-practica-con-clojure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/es\/construccion-de-agentes-de-ia-en-la-practica-con-clojure\/","title":{"rendered":"Construcci\u00f3n de agentes de IA en la pr\u00e1ctica con Clojure"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante Clojure South, Marlon Silva, Ingeniero de Software Senior en Nubank, comparti\u00f3 su perspectiva sobre un desaf\u00edo recurrente para los ingenieros que trabajan con IA hoy en d\u00eda: c\u00f3mo ir m\u00e1s all\u00e1 del uso de asistentes de IA y comenzar a desarrollar agentes de IA confiables y orientados a tareas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan Marlon, la industria ha facilitado cada vez m\u00e1s el consumo de IA (las API, los copilotos y los asistentes est\u00e1n en todas partes), pero construir sistemas potenciados por IA todav\u00eda requiere que los ingenieros tomen una serie de decisiones de bajo nivel que a menudo resultan inc\u00f3modas. En su charla, se enfoc\u00f3 en desmitificar esas decisiones, planteando la IA no como una \u00abcaja negra\u00bb, sino como infraestructura e integraciones sobre las cuales se debe razonar expl\u00edcitamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En lugar de presentar un nuevo framework o una capa de abstracci\u00f3n, Marlon recorri\u00f3 las elecciones arquitect\u00f3nicas que considera m\u00e1s importantes al construir agentes en la pr\u00e1ctica, y explic\u00f3 por qu\u00e9 Clojure ofrece una base particularmente s\u00f3lida para explorar este espacio.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La infraestructura primero: el lugar donde residen tus modelos importa<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon comenz\u00f3 argumentando que cualquier iniciativa seria de IA empieza con la infraestructura; espec\u00edficamente, con la forma en que los equipos acceden a los modelos. Aunque esta decisi\u00f3n suele tratarse como un detalle de implementaci\u00f3n, enfatiz\u00f3 que impacta directamente en la escalabilidad, la experimentaci\u00f3n, la seguridad y la integraci\u00f3n con los sistemas existentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde su perspectiva, los ingenieros suelen enfrentarse a dos opciones:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Proveedores directos de IA<\/strong>: Marlon se\u00f1al\u00f3 que estos proveedores son un excelente punto de entrada para desarrolladores individuales. Registrarse es sencillo, las API est\u00e1n bien documentadas y es posible empezar a experimentar casi de inmediato. Para el aprendizaje y la exploraci\u00f3n temprana, este camino minimiza la fricci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Proveedores de nube<\/strong>: Sin embargo, para las organizaciones, Marlon argument\u00f3 que aprovechar las relaciones existentes con la nube suele ser la mejor decisi\u00f3n a largo plazo. La mayor\u00eda de las empresas ya tienen cuentas, facturaci\u00f3n, controles de seguridad y observabilidad implementados. Proveedores de nube como AWS y GCP permiten acceder a modelos de m\u00faltiples laboratorios de IA sin introducir nuevos proveedores en el ecosistema t\u00e9cnico (stack).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan Marlon, cuando los equipos operan dentro de una organizaci\u00f3n, lo m\u00e1s pragm\u00e1tico es usar los modelos que ya est\u00e1n disponibles a trav\u00e9s de sus proveedores de nube. Esto elimina la carga administrativa de adquisici\u00f3n (procurement) y permite que los ingenieros se concentren en construir sistemas en lugar de gestionar proveedores.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El problema de la fragmentaci\u00f3n: demasiadas API<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez establecido el acceso a los modelos, Marlon se\u00f1al\u00f3 un segundo problema inevitable: la fragmentaci\u00f3n de las API. Cada proveedor expone diferentes formatos de solicitud, par\u00e1metros y SDK, lo que complica r\u00e1pidamente el desarrollo y encarece la experimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En su charla, Marlon describi\u00f3 esta fragmentaci\u00f3n como uno de los primeros puntos de dolor en el escalamiento que encuentran los equipos cuando la IA va m\u00e1s all\u00e1 de un simple script o una prueba de concepto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para abordar esto, present\u00f3 a <strong>LiteLLM<\/strong> como una capa de unificaci\u00f3n pr\u00e1ctica. LiteLLM es un <em>proxy<\/em> que estandariza el acceso a m\u00faltiples modelos y proveedores bajo una sola API, independientemente de d\u00f3nde est\u00e9 alojado el modelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon destac\u00f3 tres beneficios concretos de este enfoque:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Una interfaz unificada:<\/strong> que permite a los equipos cambiar de modelo sin tener que reescribir el c\u00f3digo de integraci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Observabilidad centralizada:<\/strong> creando un punto \u00fanico para el registro (<em>logging<\/em>), la depuraci\u00f3n (<em>debugging<\/em>) y la auditor\u00eda de las interacciones con los modelos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control de costos:<\/strong> un punto que enfatiz\u00f3 como cr\u00edtico. El consumo de tokens escala r\u00e1pidamente en producci\u00f3n, y LiteLLM permite a las organizaciones rastrear y limitar el uso por equipo, servicio o clave.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde la perspectiva de Marlon, este tipo de <em>proxy<\/em> no es una optimizaci\u00f3n: se convierte en infraestructura fundamental tan pronto como la IA forma parte de un sistema real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 los modelos m\u00e1s peque\u00f1os suelen funcionar mejor para los agentes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon desafi\u00f3 luego una suposici\u00f3n com\u00fan en el \u00e1mbito de la IA: que los modelos m\u00e1s grandes siempre son mejores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para los agentes de IA orientados a tareas, argument\u00f3 que esto rara vez es cierto. Citando investigaciones recientes de Nvidia, Marlon explic\u00f3 que los Modelos de Lenguaje Peque\u00f1os (<strong>SLM<\/strong>, por sus siglas en ingl\u00e9s) suelen adaptarse mejor a agentes dise\u00f1ados para ejecutar acciones espec\u00edficas y bien definidas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan \u00e9l, las amplias capacidades de generalizaci\u00f3n de los grandes LLM \u2014modelos capaces de escribir ensayos o prosa extensa\u2014 son innecesarias para la mayor\u00eda de las cargas de trabajo de los agentes. Usarlos en estos contextos genera un desperdicio de capacidad, costos m\u00e1s altos y una mayor complejidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon detall\u00f3 varias ventajas pr\u00e1cticas de los SLM:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Eficiencia de costos:<\/strong> modelos como <strong>Llama 4 Scout<\/strong> en AWS Bedrock cuestan \u00f3rdenes de magnitud menos por token que los grandes modelos propietarios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Menor consumo de energ\u00eda:<\/strong> lo que los convierte en una opci\u00f3n m\u00e1s responsable a escala y m\u00e1s ecol\u00f3gica.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ajuste fino (fine-tuning) viable:<\/strong> adaptar un modelo de entre 7 y 10 mil millones de par\u00e1metros a un dominio espec\u00edfico es algo realista, mientras que hacer lo mismo con modelos extremadamente grandes a menudo no lo es para la mayor\u00eda de las empresas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para Marlon, elegir SLM no es un sacrificio, sino una decisi\u00f3n de ingenier\u00eda alineada con los requisitos reales de los sistemas basados en agentes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 Clojure encaja en este espacio de problemas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A partir de ah\u00ed, Marlon cambi\u00f3 el enfoque hacia las herramientas. Explic\u00f3 que el desarrollo de IA es inherentemente experimental: los <em>prompts<\/em> cambian, los par\u00e1metros se ajustan, los modelos se intercambian y las suposiciones se ponen a prueba constantemente. En ese contexto, los ciclos de retroalimentaci\u00f3n (<em>feedback loops<\/em>) del desarrollador son fundamentales. Aqu\u00ed es donde Clojure destaca.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon describi\u00f3 a Clojure como un lenguaje ergon\u00f3mico, no solo por su sintaxis, sino por su modelo de desarrollo impulsado por el <strong>REPL<\/strong>. La capacidad de evaluar funciones de forma incremental, inspeccionar resultados de inmediato e iterar sin reiniciar la aplicaci\u00f3n cambia fundamentalmente la forma en que los ingenieros exploran los espacios de problemas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En su experiencia, este flujo de trabajo interactivo se alinea estrechamente con la forma en que se construyen y perfeccionan los sistemas de IA. M\u00e1s all\u00e1 del REPL, Marlon destac\u00f3 dos ventajas de interoperabilidad:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Interoperabilidad con Java:<\/strong> Dado que Clojure se ejecuta en la JVM, tiene acceso fluido al ecosistema de Java. Los SDK de la nube, clientes HTTP, herramientas de observabilidad y bibliotecas maduras est\u00e1n disponibles de inmediato.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interoperabilidad con Python:<\/strong> Con bibliotecas como libpython-clj, Clojure puede importar y ejecutar c\u00f3digo Python directamente. Aunque no es tan fluido como la integraci\u00f3n con Java, esta capacidad permite a los ingenieros reutilizar herramientas de IA basadas en Python sin abandonar el flujo de trabajo interactivo de Clojure.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para Marlon, esta combinaci\u00f3n convierte a Clojure en una capa de orquestaci\u00f3n robusta para sistemas de IA que necesitan integrarse con m\u00faltiples ecosistemas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">De la teor\u00eda a la pr\u00e1ctica: la demostraci\u00f3n en vivo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para concretar estas ideas, Marlon realiz\u00f3 una demostraci\u00f3n en vivo. Comenz\u00f3 con scripts sencillos en Python que enviaban texto, im\u00e1genes y archivos PDF a modelos alojados en Bedrock a trav\u00e9s de un <em>proxy<\/em> local de LiteLLM. Estos ejemplos establecieron una base utilizando herramientas familiares.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Luego, reprodujo los mismos flujos de trabajo en Clojure, importando el paquete de Python LiteLLM directamente en el entorno de ejecuci\u00f3n (<em>runtime<\/em>) de Clojure. Las funciones de Python se llamaban desde el c\u00f3digo de Clojure, gestionando las entradas y salidas de forma interactiva.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan Marlon, la parte m\u00e1s importante de la demostraci\u00f3n no fue que este enfoque funcione, sino c\u00f3mo cambia la experiencia de desarrollo. Los flujos de trabajo basados en Python suelen requerir cambios de contexto frecuentes: editar archivos, ejecutar scripts y reiniciar procesos. Con Clojure y el REPL, todo el ciclo de retroalimentaci\u00f3n permanece dentro del editor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para dominios exploratorios como la IA, Marlon argument\u00f3 que esta diferencia se traduce directamente en una iteraci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y un enfoque m\u00e1s profundo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marlon cerr\u00f3 enfatizando que los agentes de IA siguen siendo un campo joven y en r\u00e1pida evoluci\u00f3n. Las bibliotecas, arquitecturas y mejores pr\u00e1cticas a\u00fan est\u00e1n cambiando, lo que hace que la <strong>flexibilidad<\/strong> sea un requisito clave.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tambi\u00e9n ofreci\u00f3 una nota de advertencia: otorgar a los modelos una autonom\u00eda excesiva sin l\u00edmites y controles claros puede dar lugar a sistemas fr\u00e1giles. En su opini\u00f3n, los frameworks que favorecen un flujo de control oscuro y dependen principalmente del propio LLM fomentan un enfoque de \u00ablanzar y rezar\u00bb (<em>ship and pray<\/em>) en el desarrollo de IA. Al mismo tiempo, Marlon se\u00f1al\u00f3 que est\u00e1n surgiendo activamente nuevas arquitecturas de agentes desde grupos de investigaci\u00f3n en organizaciones como Nvidia y DeepMind, lo que indica que a\u00fan quedan cambios significativos por delante.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Su conclusi\u00f3n fue pragm\u00e1tica: combinar una infraestructura bien elegida, modelos dimensionados para el problema y herramientas que favorezcan la exploraci\u00f3n crea una base s\u00f3lida para construir sistemas de IA fundamentados en la disciplina de la ingenier\u00eda. El repositorio compartido durante la charla sirve como punto de partida para los ingenieros interesados en continuar con esa exploraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2506.02153\">Small Language Models are the Future of Agentic AI<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2506.13131\">AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/github.com\/marlonjsilva\">GitHub &#8211; <\/a><a href=\"https:\/\/github.com\/marlonjsilva\/clj-agents\">marlonjsilva\/clj-agents<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/github.com\/clj-python\/libpython-clj\">GitHub &#8211; clj-python\/libpython-clj<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/PogKRQ1lJ0A?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=es-ES&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Infraestructura, elecci\u00f3n de modelos e interoperabilidad para ingenieros de software<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":35921,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2499,2589],"tags":[],"class_list":["post-35934","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-engineering-es","category-software-engineering-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - 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