Es bastante probable que hayas escuchado el término "Agente de IA" o "Agente" usado en los últimos meses, y para un número de personas, es posible que hayas usado un Agente de IA antes. Yo soy a sobre la IA y los grandes modelos de idiomas (LLMs), por lo que no he profundizado demasiado en las herramientas y los flujos de trabajo como algunos de mis colegas tienen. Autoproclamado «escéptico prudente» A finales del año pasado, Thomas Ptacek escribió que me interesó en descubrir cómo funcionan. Deberías escribir un agente A principios de 2025, leí Thorsten Ball Y aunque no había ido y lo había implementado siguiendo los pasos de Thorsten, me sorprendió un poco lo sencillo que parecía. ¿Cómo construir un agente? Como una oportunidad para "cortar los neumáticos" de qué agentes son y cómo funcionan, puse de lado un par de horas para ver construir uno - y me golpeó. Pensé que era una buena idea compartir esto con y'all, y reiterar cómo puedes conseguir que algo funcione rápidamente. ¿Qué es renovar? Para los que no lo saben, Renovate es un proyecto de código abierto para automatizar las actualizaciones de dependencia en decenas de gestores de paquetes y ecosistemas de paquetes, 9 plataformas diferentes (GitHub, GitLab, Azure DevOps y más), y cuenta con soporte para ajustar su comportamiento para adaptarse a cómo desea las actualizaciones de dependencia. El Renovador Renovate, alojado en la nube de Mend, es utilizado por más de 1,3 millones de repositorios, y el Renovate CLI también es utilizado por millones de repositorios de forma auto-hostada. ¿Qué es un agente? A pesar del buzzword hype alrededor de qué agentes realmente son, he encontrado Para ser agradable y digerible: Definición de Simon Willison Un agente LLM ejecuta herramientas en un ciclo para lograr un objetivo. Esto toma nuestro LLM y le da la capacidad de llamar herramientas (aka "calling de herramientas"), que se le proporcionan directamente (como lo implementaremos nosotros mismos) o a través de . Modelo de Protocolo de Contexto (MCP) Como los modelos de última generación ahora están entrenados en "calling tools", significa que podemos proporcionar al modelo una herramienta, y entenderá cómo llamarlo. ¿Qué queremos construir? Pensé que una buena manera de explorar esto sería enseñar a un LLM un poco más sobre cómo elaborar la configuración Renovate. Porque Renovate cuenta con soporte para muchos ecosistemas y tiene Para ajustar el comportamiento exactamente a lo que desea, hay muchas posibilidades diferentes de configuración que puede agregar a su repositorio. Una serie de configuraciones Los LLM ya tienen una buena comprensión de la configuración de Renovate basada en sus datos de formación, y si tienen la capacidad de buscar en la web, nuestra documentación actual, pero pueden no tener la documentación exacta para la versión de Renovate que estamos utilizando. Tenemos una comunidad vibrante, y debido a la rápida naturaleza de las contribuciones al proyecto, puede ser difícil seguir adelante con los últimos cambios - incluso para mí como uno de los mantenedores! Con esto en mente, había decidido las siguientes características que quería de mi agente: la capacidad de ajustar el agente a una versión Renovate específica la comprensión de la funcionalidad disponible en esa versión La capacidad de proponer cambios de configuración el conocimiento de lo que es una configuración válida (utilizando renovate-config-validator, que se envía como parte del paquete Renovate npm) La capacidad de comprobar lo que los cambios de configuración significarían, ejecutando renovar, y confirmar que los cambios esperados ocurrieron, utilizando el mismo flujo de trabajo que tomaría Construye el agente Creación del loop de entrada básico Para empezar, seguí muy de cerca el post de Thorsten (y el de Geoffrey Huntley). ) para obtener una carcasa básica de mi agente y correr. Seminario, basado en el blog Para salvarme de tener que crear una suscripción Anthropic separada, hice un par de ajustes para usar nuestra configuración AWS Bedrock, y estaba en marcha! El post de Thorsten es excelente, y la naturaleza paso a paso, combinada con un estilo de escritura de envidia, da un buen primer plano sobre los conceptos básicos. Enseñar al agente lo que la configuración "valida" parece Una vez que tuve un ciclo básico que funcionaba con una herramienta de archivo de lectura mínima, comencé a tener conversaciones para obtener una base de lo que el modelo ya sabía sobre la configuración de Renovate. Había notado que algunas de las configuraciones que se sugerían estarían usando características deprecadas, que conozco como un "usuario de energía" de Renovate, pero no todo el mundo lo haría, hasta que ejecuten Renovate. Como parte rápida, debido al desarrollo continuo de Renovate, a veces renombramos o refactoremos las opciones existentes. para modificar la configuración, es decir, usar el nuevo nombre del campo de configuración. Esto se aplica tanto cuando Renovate está en ejecución, para no forzar a los usuarios a hacer inmediatamente cambios en el archivo de configuración - pero también se sugiere que se comprometa al repositorio. “Migración Config” Renovate tiene una herramienta, que puede reportar cuando se utiliza una configuración inválida, pero también puede destacar cuando se utiliza algo deprecado que necesita una migración de configuración. renovate-config-validator Mi primera herramienta Renovate-y que decidí agregar al agente fue , para enseñar al LLM cómo asegurarse de que sólo proporcione una configuración válida y migrada. validate_config Después de implementar la herramienta y suministrarla al LLM, vi que el LLM usaba la herramienta de manera fiable, pero no parecía escuchar las advertencias sobre la migración de configuración. Para empujar al agente a seguir esto más claramente, me aseguré de que mi prompt del sistema incluyera: [...] Debe asegurarse de que cualquier configuración que presente es luego validada por el herramienta, y que cualquier migración de configuración sugerida en la respuesta es adaptada - no deje a los usuarios con configuración que necesita migración! validate_config Configuración - Configuración No es de extrañar que el agente se haya mejorado mucho y haya comenzado a devolver la configuración en la forma migrada. Con esta funcionalidad en su lugar, el agente ya era significativamente más útil, ya que ahora no podía "hallucinar" un campo de configuración y devolverlo al usuario, ya que lo ejecutaría a través de él. , se dio cuenta de que había devuelto la configuración inválida, y intentó de nuevo, hasta que tuvimos una configuración válida. validate_config Polarizar el texto rendimiento En este punto, teníamos un agente que podía comenzar a responder algunas preguntas razonables de mí, y proporcionar una configuración válida, y pude empezar a usarlo un poco. Los LLM en gran medida responden a las preguntas con Markdown, y aunque es de segunda naturaleza para leer, preferiría que se rendiera Markdown, especialmente ya que tenemos muchas bibliotecas para hacerlo! En este momento, me integré en el Charm Bracelet's la biblioteca para renderizar el Markdown, resultando en un cambio de: El Glamour Para la versión más bonita: Empaquetar las herramientas Quería ser un poco más explícito sobre las versiones de Renovate, su herramientas y documentación, pero no podía hacerlo tan fácilmente cuando tenía varias versiones de Renovate instaladas en mi máquina. Para simplificar el embalaje, terminé creando una imagen Docker ligera que permitiría a mi agente: tener una versión específica de renovar y renovar-config-validador instalado Saber qué versión de Renovate estamos ejecutando (y decirle al agente) tener una copia de los documentos para esa versión descargada Ahora que hay una versión explícita de Renovate, he modificado mi prompt de sistema para decirle al agente que: 		System: []anthropic.TextBlockParam{
			// ...
			{
				Text: "Renovate is a fast-moving project, so you may know about outdated configuration at any time. You are currently running as Renovate " + a.meta.Version + ", which may not be the latest at this point in time. [config validation prompt as above]",
			}
 y Lectura de Docs El siguiente paso lógico sería que el LLM pueda utilizar la documentación para la versión Renovate dada adecuadamente, y ser capaz de consultar ejemplos de uso para diferentes configuraciones para ajustar sus respuestas. Se ha implementado a herramienta, que devolvería todos los documentos (~66k líneas de Markdown), que, sin duda, no funcionó, porque los LLM tienen un conjunto limitado de contexto (AKA su "finestra de contexto"), y lanzar esa cantidad de datos costaría mucho dinero, así como reducir el contexto disponible para procesar el resto de la conversación. read_docs Incluso mirando , que probablemente sería la página más útil de documentos, que actualmente era ~13k líneas de Markdown, y así que tuve que considerar una manera de dividir este archivo de una manera que un LLM sería capaz de digerirlo más fácilmente. la documentación para todas las configuraciones de configuración de repositorio Este es uno que aún no he terminado de resolver, pero ha sido interesante considerar cómo descomponer archivos grandes en tamaños más pequeños que funcionarán mejor para los LLM, y posiblemente también los humanos. Comenzamos por introducir a herramienta, que puede listar todos los archivos en el directorio (descargado de la versión de GitHub para Renovate), y luego podemos usar para leer cada archivo individual, aunque todavía podemos golpear problemas de longitud de contexto con algunos archivos docs. list_docs docs read_file Actualmente se renueva La última característica que quería implementar daría la posibilidad de ejecutar Renovate (en modo de ejecución seca) y validar si los cambios que el agente estaba proponiendo realmente funcionarían. Para hacer esto como un ser humano, yo correría Renovate en su modo, y luego compruebe los registros para ver si se hizo el cambio relevante. Drenaje Drenaje Afortunadamente, al agente se le podría decir que hiciera exactamente lo mismo, con una llamada a la herramienta, , que ejecutaría el Renovate CLI contra una copia local de un repositorio, basado en la configuración que el agente está sugiriendo. run_renovate Una vez completado el comando, el agente recibe una línea de registro especial ( ) que proporciona información acerca de los archivos que Renovate ha analizado, y de las actualizaciones detectadas, y es extremadamente útil cuando se realiza el borrado. packageFiles with updates Como estamos descubriendo, cada herramienta incremental proporcionada al agente lo hace más poderoso, y comencé a verlo más razonablemente capaz de confirmar si, es decir, añadiendo un regex para analizar el Versión de A Detectaría la versión actual y las actualizaciones de la versión pendiente. golangci-lint Makefile Todavía no he terminado de ajustar la guía del sistema para enseñarle exactamente lo que estaría buscando al mirar a través de las líneas de registro, pero es interesante cuánto ya puede hacer. Lecciones aprendidas A través de este proceso, he aprendido mucho más sobre los agentes y los LLM, y me han enseñado que no hay tanta "mágica" como a veces parece, y que puede ser sencillo hacer algo interesante. Sorprendentemente sencillo Me sorprendió ver lo sencillo que era llegar a un circuito de agentes mínimo (basado en el post de Thorsten) y luego cómo era sólo un par de cientos de líneas adicionales de Go para llegar al resultado final, un total de ~700 líneas de código. Me doy cuenta de que mucho del trabajo está siendo hecho por el LLM bajo el capó, pero todavía es impresionante! El incremento fue divertido Realmente me gustó ver cómo cambios incrementales como la adición de una nueva herramienta o un ajuste a la guía del sistema mejorarían la viabilidad general del agente. A medida que hice cambios, reinicio las mismas promesas para sentir la diferencia (mientras recuerdo que los LLM no son deterministas). Obtener la UX correcta es más fácil con un agente especializado Cuando tienes un agente especializado en características específicas, puedes controlar más fácilmente lo que esto parece. En mi caso, en gran parte estamos haciendo ajustes a un archivo JSON que se encuentra dentro de un repositorio, y miramos qué cambios ve Renovate CLI después de estos cambios. Todavía no he terminado de implementarlo, pero lo que realmente quiero es tener un panel lateral en la interfaz del agente, que muestra la actual configuración Renovate de la que estamos hablando actualmente, por lo que cambia en función del feedback del LLM, cambia en la interfaz de usuario. El contexto es difícil Como se señaló anteriormente, tratar de juglar el tamaño de nuestra documentación con la ventana de contexto que tiene un LLM fue un poco complicado. Añade esto al hecho de que algunas de las líneas de registro de Renovate pueden ser particularmente largas (especialmente en un repositorio grande) y entonces tenemos lugares adicionales para considerar cómo limitar el uso del token en un momento dado. También he descubierto que aunque mi prompt de sistema impulsa el LLM hacia una acción específica basada en la formulación (es decir, en el esquema JSON utilizado para la definición de una determinada herramienta), a veces tengo que impulsar más pesadamente, es decir. Si estoy esperando que corra con . can you lookup what updates are available --dry-run=lookup Puede ser un servidor MCP Aquellos de ustedes que están más familiarizados con los LLM, los agentes y el Protocolo de Contexto Modelo han notado que mucha de esto no es realmente específica para los agentes, y que las propias herramientas podrían extraerse en un servidor MCP. Eso es absolutamente el plan, pero para el propósito de este post de blog, tenía sentido mostrar que era más sencillo implementarlo todo dentro de un único agente, que tratar de añadir también un servidor MCP que necesitaba interactuar con. Ahora tengo mucho más que hacer ¡Desafortunadamente, ahora tengo muchas otras cosas que quiero hacer con esto! También estoy viendo cómo esto puede ser usado para mejorar mi propia vida, trabajando como el Gerente de Comunidad Renovado, respondiendo a las preguntas de los usuarios. Y mantén tus ojos pelados, quiero mucho obtener este código abierto cuando esté en un lugar mejor. Conclusión Como alguien que no ha hecho mucho con LLMs y agentes, me he encontrado realmente abriendo los ojos para ver lo sencillo que realmente puede ser. Te dejaré con otro recordatorio de que debes construir un agente. Jamie Tanna Desarrollador y mantenedor de proyectos de código abierto Jamie es un mantenedor de Mend Renovate, donde también tiene el papel de gerente de la comunidad, así que probablemente lo verás alrededor! Mantenimiento de proyectos de código abierto que usted puede haber oído hablar durante la última década, y ha pasado los últimos ~ 5 años trabajando fuertemente en la espacio de gestión de dependencias y ayudar a las empresas a enviar mejor software.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Lo que he aprendido para construir un agente para Renovate config (como un escéptico cauteloso de la IA)

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