Eran las 2 de la madrugada y miraba el panel de OpenAI preguntándome cómo mi factura pasó de 80 a 400 dólares en un solo día. La causa fue simple y dolorosa: uno de mis agentes empezó a llamar la misma herramienta 47 veces en un bucle. En producción. Mientras usuarios reales esperaban respuestas.
Este es un problema del que casi nadie habla. Llevo seis meses desplegando agentes de IA personalizados en entornos reales y aprendí por las malas que lo que funciona en local puede traicionarte en producción. A veces los agentes alucinan herramientas que no existen. A veces responden sin invocar ninguna herramienta y se inventan datos con total seguridad. Otras veces se quedan atrapados en bucles que consumen tokens como si no hubiera un mañana. Lo peor es que no lo detectas hasta que un usuario se queja o hasta que miras la factura y se te cae el alma al suelo.
No servían solo los tests unitarios tradicionales. Cómo probar algo que es nondeterminista por diseño. Mockear el LLM lleva a probar los mocks y no al agente real. Yo quería algo sencillo: escribir lo que el agente debe hacer, ejecutarlo y que falle la integración si hace algo absurdo. Nada de tesis doctoral.
Así nació una herramienta de pruebas para agentes inspirada en pytest. La idea es humilde y potente. Se describen en YAML los comportamientos esperados, por ejemplo qué herramienta debe invocar el agente para una consulta sobre un pedido, y se fijan umbrales de coste y llamadas. Si el agente responde sin llamar a la herramienta correcta el test falla. Si el coste supera un límite predefinido el test falla. Resultado, error en rojo, CI interrumpida y despliegue bloqueado.
Con esta comprobación de llamadas a herramientas se captura probablemente el 90 por ciento de los fallos tontos. Agente que responde sobre un pedido sin consultar la base de datos real, detectado. Agente que invoca la herramienta equivocada, detectado. Agente que repite la misma llamada decenas de veces, detectado. Integrarlo en la tuberia de CI es tan simple como ejecutar los archivos de prueba y hacer que el build falle cuando algo se sale de lo esperado.
En mi caso, antes de aplicar estas pruebas sufría dos o tres informes de usuarios enfadados por despliegue. Pasaba noches depurando casos extremos en producción. Tras añadir las pruebas automáticas encadenadas con el pipeline tuve diez despliegues seguidos sin incidentes. Ahora incluso despliego los viernes con tranquilidad y las sorpresas en la factura dejaron de aparecer. Atrapar bucles infinitos y llamadas descontroladas antes de producción es bueno para la estabilidad y para la cuenta bancaria.
Técnicamente funciona con plataformas como LangGraph, CrewAI, OpenAI y Anthropic y con cualquier servicio accesible por HTTP. Incluye un modo en el que un LLM actúa como juez para evaluar la calidad de las respuestas cuando la comparación exacta de cadenas no es útil. También se puede combinar con generación de pruebas a partir de logs de producción para convertir fallos reales en tests de regresión automáticos y con modos de comparación para evaluar distintas versiones o configuraciones de agentes.
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