Cuando los agentes fallan: anatomía de los problemas en sistemas generativos

En los últimos meses, los agentes generativos han pasado de ser una curiosidad técnica a ocupar un lugar real en la arquitectura de muchos sistemas. Cada vez más empresas los integran para coordinar flujos, responder a clientes o ejecutar tareas complejas sin intervención humana.

Pero detrás de esa promesa de automatización "inteligente" hay un hecho incómodo: los agentes fallan, y lo hacen de maneras difíciles de anticipar.

La mayoría de las guías hablan de cómo hacerlos resilientes. Sin embargo, antes de diseñar resiliencia, hay que entender dónde se rompen. Este texto no busca mostrar buenas prácticas, sino explorar los puntos débiles más comunes, los que suelen aparecer cuando un agente deja de comportarse como esperamos.

Un agente generativo no es solo un modelo que responde. Es una cadena de dependencias que van desde el modelo base hasta las herramientas que usa. Cada capa es una posible fuente de error.

El modelo fundacional puede ser la primera grieta. A veces el problema no está en su capacidad, sino en su contexto. Cuando se superan los límites de tokens o se combinan instrucciones de forma confusa, el modelo empieza a “inventar” pasos o repetir frases. En producción, eso se traduce en decisiones erróneas y conversaciones que se desvían sin motivo.

La orquestación es otro punto sensible. Un error en el manejo de estado, una variable mal pasada o una condición mal definida puede provocar loops infinitos o respuestas incoherentes. Muchos fallos visibles de los agentes no vienen del modelo, sino de la forma en que lo dirigimos.

La infraestructura también tiene su cuota de responsabilidad. Latencias altas, sesiones que expiran, o sistemas que no soportan la concurrencia real del uso diario. Cuando un agente depende de múltiples componentes distribuidos, basta un pequeño retraso para romper la sincronía de todo el flujo.

La base de conocimiento (KB) suele ser una fuente silenciosa de errores. Indexar mal, no filtrar versiones antiguas o no controlar la relevancia del contenido hace que el agente responda con información imprecisa. Y lo peor: lo hace con seguridad.

Las herramientas externas amplifican el riesgo. Una API que cambia su respuesta, una función que no devuelve error explícito o un timeout sin control pueden congelar la ejecución completa. Cuando el agente no tiene un plan B, la conversación se estanca o se reinicia sin aviso.

La seguridad y el cumplimiento también son vulnerables. Las inyecciones de prompt o la exposición de datos sensibles en logs ocurren más seguido de lo que se admite. No se trata solo de ataques intencionales, sino de descuidos en cómo se almacenan y rastrean los contextos.

La observabilidad cierra la lista. Muchos equipos no logran identificar un fallo porque el sistema no registra lo suficiente. Sin métricas claras o trazas semánticas, el error se repite sin dejar huella.

En la práctica, la mayoría de los incidentes se agrupan en cinco patrones estructurales.

Dependencia compartida. Cuando todos los flujos dependen de un mismo servicio o componente (por ejemplo, la base vectorial), cualquier interrupción afecta a todo el sistema. Es un punto único de fallo, y casi siempre pasa desapercibido hasta que ocurre.

Capacidad insuficiente. Muchos agentes funcionan bien en entornos de prueba, pero colapsan al escalar. No es solo un tema de CPU o memoria: también de límites de tokens, tamaño de contexto y saturación de las colas de llamadas.

Latencia creciente. No siempre hay un fallo técnico. A veces el sistema simplemente deja de ser útil porque tarda demasiado. Los usuarios abandonan antes de que el agente termine de razonar.

Dependencias frágiles. Los agentes dependen de servicios externos: traductores, buscadores, bases vectoriales, servicios de correo. Cuando una de esas piezas cambia o falla, el agente no tiene forma de recuperarse.

Desviación de comportamiento. Es el más difícil de detectar. El modelo empieza a ignorar reglas, olvidar pasos o responder con un tono diferente. Ocurre lentamente, a medida que el contexto se llena o las instrucciones pierden peso.

Imagina un agente que depende de una API para consultar precios. Un día, esa API cambia un campo de su respuesta. El agente, que espera un formato anterior, interpreta mal los datos. El resultado es una llamada fallida que no genera error, y que se intenta repetir. En segundos, el sistema entra en un loop silencioso que consume tokens, incrementa costos y bloquea las demás tareas.

Todo comenzó con un cambio menor, pero la falta de aislamiento entre componentes hizo que el fallo se propagara.

En la mayoría de los casos, los agentes no fallan por ser “poco inteligentes”, sino porque carecen de límites claros entre etapas. Cada error que no se maneja se convierte en una bola de nieve.

Hay señales que aparecen mucho antes de un fallo completo. Latencias que suben lentamente, respuestas truncadas, logs vacíos, o repeticiones semánticas (“Intentando resolver…” una y otra vez).

Monitorear estas señales exige más que métricas técnicas: hace falta observabilidad semántica, la capacidad de entender si el agente está pensando o solo repitiendo.

También ayuda introducir caos controlado. Pruebas donde se simulan errores de red, respuestas corruptas o tiempo de espera forzado. Si el agente no puede recuperarse de eso, probablemente tampoco lo hará en producción.

La resiliencia no se añade al final del desarrollo. Se diseña desde el principio, asumiendo que cada componente fallará en algún momento.

Eso implica construir aislamiento entre módulos, agregar validaciones explícitas y definir comportamientos de recuperación. Pero sobre todo, implica aceptar que los agentes no son sistemas deterministas: piensan con incertidumbre, y eso exige una arquitectura que sepa convivir con ella.

Un agente generativo no falla por no razonar, sino por no prever el error.

Y entender sus fallos es el primer paso para diseñar agentes que de verdad puedan sostenerse en el mundo real.