Cada semana reviso artículos de la competencia y los resumo en un informe. Es una tarea repetitiva y no precisamente la mejor parte de la semana. Tras probar herramientas de IA como Amp y Opencode decidí crear una utilidad que facilitara el proceso. Así nació Herctually, un asistente de investigación basado en IA que automatiza las partes aburridas del flujo de trabajo. El objetivo fue construir Herctually en Go, desde la configuración del modelo hasta dotarlo de habilidades como búsqueda web, lectura y redacción de informes.
Antes de entrar en código conviene alinear el concepto de agente. Un agente es un modelo de lenguaje de gran tamaño con acceso a herramientas, lo que le permite modificar o consultar recursos fuera de su ventana de contexto. En otras palabras es un LLM que puede actuar, no solo conversar. Puede buscar, escribir, leer y ejecutar acciones, como un chatbot con manos.
Para construir este agente se necesitan tres elementos básicos: acceso a un modelo mediante una API (en el ejemplo se usa OpenRouter para poder alternar modelos como GPT4 o Claude), un caso de uso concreto, en este caso automatizar la investigación, y un conjunto de herramientas que amplíen las capacidades del modelo.
La estructura del proyecto en Go es sencilla: un main que inicializa el cliente de la API, carga variables de entorno y arranca un agent que mantiene una conversación y procesa llamadas a herramientas. El agente incluye un prompt de sistema que define la personalidad y reglas operativas, un bucle de interacción con el usuario y una función que realiza inferencias en el modelo.
Las herramientas son la clave para convertir respuestas en acciones concretas. Cada herramienta se define con un nombre, una descripción, un esquema de entrada y una función que procesa la petición. Ejemplos implementados son web_search para obtener el HTML de una URL, read_file para leer archivos locales, edit_file para editar o crear ficheros y list_files para listar directorios. El agente pasa mensajes al modelo junto con la lista de herramientas disponibles; si el modelo decide invocar una herramienta, el agente ejecuta la función correspondiente y devuelve el resultado al modelo para continuar la conversación.
En el ejemplo web_search realiza una petición HTTP a la URL indicada y devuelve el contenido como texto. La herramienta edit_file permite crear o modificar archivos de texto reemplazando cadenas específicas, lo que habilita flujos donde el agente redacta y guarda informes directamente en disco. Listar y leer archivos facilita que el agente inspeccione el estado del proyecto o recupere información previa antes de generar un informe final.
Para ejecutar el proyecto es necesario exportar las variables de entorno con la clave y la base URL de OpenRouter, descargar dependencias con go mod tidy y ejecutar go run main.go. Una vez en marcha se puede conversar con Herctually, pedirle que analice una web, que recopile evidencia y que escriba un informe en un archivo concreto. En las interacciones de ejemplo Herctually busca una URL, procesa el contenido y usa edit_file para crear el archivo resultante con un resumen estructurado.
Este enfoque muestra el patrón esencial de los agentes: un bucle entre modelo herramientas y entrada del usuario. A partir de aquí se pueden añadir mejoras como memoria, lectura web más avanzada, plantillas para reportes o integración con sistemas externos.
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