La pila de comercio agéntico — Ahnaf Prio, Best Buy

AAI Engineer
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Transcript

00:00:00Mi nombre es Anaf Priyo. Soy gerente senior de ingeniería en Best Buy. Mi equipo y yo estamos trabajando
00:00:18juntos en este momento para descubrir qué significa el comercio agéntico y cómo podemos satisfacer
00:00:23a nuestros clientes donde estén, y el lugar más nuevo en el que están son los servicios agénticos.
00:00:29Me emociona dar mi charla hoy. Y bueno, ¿cuáles son mis credenciales? Bueno, desde que era
00:00:35un niño, he soñado con la inferencia de alto rendimiento, aprovechando mis herramientas dentro de una ventana de contexto
00:00:40mantenida a raya con evaluaciones. Sí, eso es totalmente correcto. En 2003, todas esas cosas
00:00:47definitivamente existían. Es broma. Durante el último año, hemos estado aprendiendo mucho. Comprar
00:00:54no es nuevo. Comprar es probablemente una de las cosas más divertidas que uno puede hacer y una de las más esenciales
00:00:58que la gente necesita hacer desde que existe la economía. Pero he estado súper entusiasmado
00:01:05con ello. Así que voy a hablar sobre cuáles son las cosas, algunas de las cosas que he aprendido,
00:01:11y con suerte compartir los apuntes. Entonces, ¿qué es el comercio agéntico? No voy a repasar la amplia
00:01:17definición de nuevo. Pero básicamente, es la idea de que los asistentes de IA te ayudarán en tu recorrido de compra.
00:01:24La compra tiene diferentes facetas. Por ejemplo, está el descubrimiento. Está averiguar
00:01:31los aspectos de ¿realmente lo necesito? Comprender y decidir. Está la lealtad.
00:01:37Está el precio. Está el cumplimiento. El procesamiento posterior. Es mucho. Y créanlo o no,
00:01:44ahora mismo, en este momento, alrededor del 45% de todas las sesiones de agentes que ocurren dentro de los principales proveedores
00:01:51como ChatGPT.com y Google Gemini están relacionadas con las compras. Tal vez sea un poco sesgado porque
00:01:58no lo uso tanto, pero soy ingeniero. Pero los humanos ahí fuera están usando la IA y hablando
00:02:04con ellos para ayudarles en su proceso de compra. Por lo tanto, tampoco es algo binario, ya sabes. Ahora mismo,
00:02:11estamos en ese estado de humano en el bucle. El estado ideal sería la compra autónoma. Dices lo que
00:02:17te entusiasma. Tu agente va por ahí, habla con diferentes comerciantes. Yo soy originario de Bangladés.
00:02:24Regateamos mucho con los comerciantes también. Tal vez hace eso, negocia, hace el pago. Pero ahora mismo,
00:02:30estamos en el humano en el bucle. Y la charla de hoy va a tratar sobre el modelo mental de cómo ese
00:02:36humano en el bucle está funcionando ahora mismo. También te proporcionaré la arquitectura si decides
00:02:41ampliarla o mostrarte la visión de cómo podría funcionar la compra autónoma. Así que este no es nuestro primer intento.
00:02:50Incluso hace un año, había gente intentando averiguar cómo podíamos automatizar esto. Incluso ahora,
00:02:56probablemente puedas ir a descargar la extensión de Chrome de cloud. Tal vez hayas usado Atlas, donde le dices
00:03:02a la IA que necesitas algo. Necesitas auriculares. Necesitas esa lista de compras de artículos que has estado
00:03:10queriendo comprar pero nunca hiciste el esfuerzo real de aparecer porque, ya sabes, no tenías tiempo.
00:03:16Entonces, ¿por qué no tomas capturas de pantalla, lees el DOM, navegas al sitio del comerciante, rellenas formularios por mí,
00:03:23haces lo de la lealtad? Básicamente no funcionó como se esperaba. Fue realmente torpe, lento y frágil. Y si
00:03:31eres un comerciante que intenta vender cosas, cualquier departamento de ingeniería de ese comerciante te dirá
00:03:36que una IA haciéndose pasar por tu navegador simplemente hace sonar todas las alarmas. Por lo tanto, muchas veces,
00:03:46probablemente te quedes atascado incluso en el flujo de pago porque no queremos que uses IA para realizar ese pedido.
00:03:53O al menos, en esa fase, eso era lo que estaba pasando. Entonces, ¿qué funcionó realmente? ¿Y está funcionando
00:04:00en este momento? Sí, lo está. Las compras de ChatGPT, el modo de IA de Google están haciendo precisamente eso. Ahora mismo, las compras agénticas se
00:04:11consideran una industria de 7 mil millones de dólares y podrían subir hasta una industria de 65 mil millones de dólares para 2030.
00:04:19Y la mayoría de los compradores están utilizando los principales asistentes de IA conversacional,
00:04:25que están en el navegador o en tu aplicación, ChatGPT y Google Gemini. También estamos viendo que eso surge en
00:04:31Instagram y Facebook. Meta quiere hacer Metacommerce ahora. Escuché que GoPuff y Grok se unieron para hacer
00:04:40una aplicación también. Y además, Microsoft Copilot anunció justo ayer en el Reino Unido que puedes comprar
00:04:45Ray-Bans ahora dentro de Microsoft Copilot. Así que, para hacer eso posible, Google y OpenAI idearon por separado
00:04:55sus propias pequeñas primitivas, ACP y UCP, que básicamente hablan de cómo hablarías realmente
00:05:02con nosotros. Para algunos de ustedes que están comprando del otro lado como clientes, no hay mucha
00:05:08diferencia entre agregar un artículo al carrito, agregar una segunda cantidad. Pero para nosotros los comerciantes, eso es
00:05:14una segunda línea de producto, amigo. Esa no es la misma habilidad. Por lo tanto, si no hablamos de los matices y las
00:05:20primitivas del comercio y lo estandarizamos, las cosas simplemente no funcionarán y seguirán siendo torpes.
00:05:25Así que ACP fue el intento de ChatGPT y el Protocolo de Comercio Universal, UCP, fue el intento de Google.
00:05:33Entonces, ahora que ya he establecido que esto está pasando, solo quería decir que está
00:05:39ocurriendo tan fácil como cuando vas a ChatGPT o Gemini para decirle que te encuentre galletas para gatos. Más sobre por qué elegí
00:05:47galletas para gatos más adelante en este ejemplo. La IA muestra el producto, el agente llama a la API de pago del comerciante,
00:05:54sin navegador, los flujos de pago se realizan a través de un mandato de pago delimitado o un token de pago delegado, un pedido se confirma y
00:06:02el humano prácticamente no tuvo que tocar el carrito. Entonces, a todo esto que está pasando para el usuario,
00:06:09le pasa mucho al otro lado. Y es un poco abrumador. Un día estamos hablando de MCPs,
00:06:15otro día, A2A, ACP, UCP, AP2. Como, ¿qué es real siquiera? O sea, si alguien viniera mañana y
00:06:23dijera, se me ocurrió HYPE, probablemente pensaría que es real. Así que quería diseccionar este
00:06:29modelo mental para ti a medida que he aprendido más sobre él. MCP sigue siendo el protocolo de contexto de modelo,
00:06:35la forma en que el agente de IA identifica las herramientas. Así que, tal vez podamos averiguar qué son estas
00:06:40especificaciones del agente de IA, para mostrar qué productos tienen, para mostrar los detalles de un producto específico,
00:06:46para mostrar la lealtad. A2A es cómo los agentes hablan entre sí. Son más bien una especificación. ACP, UCP son las
00:06:53primitivas, y AP2 es el ámbito del protocolo de pago agéntico, el mandato de pago que salió de la especificación abierta de Google.
00:07:00Y hablaremos de cada uno de ellos uno por uno, cómo se relacionan realmente con las compras agénticas. Así que,
00:07:06el acceso a las herramientas MCP es muy importante porque sin conocer las diferentes capacidades y
00:07:14aprovechar esas diferentes capacidades, tomando el tiempo para llevarlo al contexto, entendiendo la memoria del usuario,
00:07:19el agente nunca podrá averiguar qué es lo que siquiera estás intentando hacer. Y la única manera de obtener
00:07:24acceso a las capacidades específicas es a través de llamadas a herramientas MCP. El siguiente es A2A. Así que, ahora,
00:07:32hay diferentes formas de estructurar esto, diferentes capacidades de las que hablé, como los pagos.
00:07:38Digamos, ¿cómo lo llamas? Lealtad. Podrías crear agentes sobre dominios específicos en sí mismos. Lo siento.
00:07:46¿Verdad? Y si tienes agentes específicos a nivel de dominio, los agentes necesitan hablar entre sí. Necesitamos encontrar una
00:07:52forma estandarizada de hablar entre nosotros. Así que A2A, las especificaciones llenan un poco ese vacío. También,
00:07:59si tu agente de cliente y tu agente de comerciante necesitan hablar entre sí, tal vez puedas, son
00:08:04ambos agentes, tal vez podamos usar A2A. Así que, ahora pasemos a las primitivas de UCP/MCP. Entonces, el dato más importante es
00:08:13el dato del producto. Así que UCP permite añadir los datos del producto de una manera más organizada. Y ACP hace lo mismo
00:08:23porque no queremos revisar tu página de detalles de producto y rastrear y descifrar cada atributo específico.
00:08:29Comerciante, solo dime. Y además, esos productos cambian mucho. Así que tal vez puedas decirnos cuándo
00:08:35cambian también. Así que, envía esto. Ese tipo de datos está ocurriendo. Ese tipo de flujo de datos está ocurriendo en
00:08:42el feed de productos. Normalmente, asumirías que esto sería un catálogo de búsqueda. Sin embargo,
00:08:47tanto ACP como UCP en este momento, por lo que Gemini y ChatGPT no admiten esa llamada al catálogo de búsqueda. Quieren
00:08:54que les envíes ese feed. Y para aquellos de ustedes que se preguntan por qué no harían eso, hay
00:08:59razones para ello. Productos patrocinados, medios minoristas, cosas relacionadas, clasificación. Pero el reto tecnológico
00:09:05más importante, si tienes M números de comerciantes y N números de productos, ahora tiene que
00:09:10llamar a tantos. Mientras que si envías el feed de productos con anticipación, podemos indexarlo y estar listos para
00:09:16descargar cuando pidas algo. También he puesto un ejemplo del feed de productos de Meta. Como puedes ver,
00:09:22son similares pero siguen siendo diferentes. Cada uno tiene una opinión. Piensan que su opinión es la mejor.
00:09:27Y con eso es con lo que se quedan. Así que hay tres especificaciones diferentes aquí mismo.
00:09:32Entonces, ahora que hablamos del feed de productos, de hablar entre nosotros, de llamar a herramientas, hablemos de
00:09:37los pagos. En este momento, ninguno de ellos admite la forma más autónoma de, ya sabes, X402 o algún
00:09:47otro tipo de pago. Simplemente aún no estamos ahí. Todavía no tenemos confianza. Queremos más intervención humana
00:09:51de un comerciante hablando con un procesador de pagos que asuma la responsabilidad o, en
00:09:58este caso, la responsabilidad civil para iniciar realmente los pagos. Por lo tanto, en ChatGPT, los pagos solo ocurren
00:10:04a través de un token de pago compartido en este momento. Y en UCP de Gemini, los pagos solo se aceptan a través
00:10:10de Google Pay. Por lo tanto, los mandatos delimitados te dirán cuáles son los productos. Lo que me entusiasma más es
00:10:17AP2, que es una extensión de UCP. ¿Ves de lo que hablo? Hay muchísimas siglas. AP2 trata
00:10:25más de, oye, si quisiéramos hacer algo autónomo, ¿puedes decirme quién autorizó al agente? ¿Qué exactamente
00:10:30puede comprar? ¿Y cuál es la cantidad máxima con la que deberíamos poder regatear, tal vez? Y luego la URL de revocación
00:10:38y la prueba de consentimiento del usuario. Muy bien. Y hablando de todo, me encanta construir cosas. Así que para fines
00:10:45de esto, he preparado una pequeña demostración. Para aquellos de ustedes que recuerden ese ejemplo de las galletas para gatos,
00:10:52es porque la demostración es sobre mi gata. Ginny es mi gata atigrada naranja. Y en este ejemplo inventado, Ginny se
00:11:01ha transformado en un agente de panadería. Quiere ganarse la vida vendiendo productos horneados. Así que ahora, el
00:11:08modelo que estoy usando es de Cerebras a 3,000 tokens por segundo. Así que espero que esto sea muy,
00:11:13muy rápido. Y podemos darte un ejemplo de todo el flujo. Y al igual que las Herramientas de Desarrollador de Chrome, he
00:11:20puesto un par de herramientas en marcha para mostrar lo que sucede. Lo primero que le diré a Ginny, mi
00:11:26gato precioso que ahora vende productos horneados. Hola. Háblame de todos tus productos.
00:11:36Y se supone que esto es una demo. Un ejemplo. Y Gini me ha dado exactamente eso. Todos los diferentes
00:11:44productos que podría necesitar. Así que veamos esto. El protocolo de agente a agente realmente hizo la
00:11:50llamada de Gini, el agente cliente, al agente comerciante. Y este es el mensaje que se envía. Y este
00:11:55soy yo recibiendo el mensaje de vuelta. El agente comerciante devuelve la tarea completada. Y la forma en que
00:12:03encontré esto es a través de una llamada a una herramienta MCP, que es la búsqueda de productos. En lugar de, digamos, no poder
00:12:13decir lo que realmente quiero, Gini se ha dado cuenta de que, oye, cuando le doy la intención de que quiero encontrar
00:12:20productos, deberíamos llamar a la herramienta MCP llamada búsqueda de productos. Así que ahora mismo estamos viendo esto. Y ahora,
00:12:27¿qué pasa si quiero añadir algo? Añade al carrito el pastel de manteca.
00:12:39Así que ahora, Gini me pregunta sobre algún descuento y código promocional. La verdad es que no recuerdo ninguno de los
00:12:46descuentos ni códigos promocionales. ¿Pero qué pasa si le pregunto a Gini, Gini, ¿me puedes decir un código de descuento? Como pueden
00:12:54notar, definitivamente soy un regateador. Gini no me está diciendo eso. Muy bien. Proceder al pago
00:13:04código de cuenta sin código de descuento. Ahí lo tienes. Así que ahora estamos haciendo algunas de esas llamadas. Aquí está
00:13:13el protocolo UCP, donde las API de pago tendrán estado. Y los tres estados diferentes son no
00:13:19listo para el pago, listo para el pago y luego completado. Así que aquí no estoy usando un token de pago
00:13:25delegado. No estoy usando Google Pay. Me gusta AP2. Así que mi demo está construida sobre AP2. Y como pueden ver,
00:13:34aquí se hizo una llamada a través del servidor MCP para crear el pago. Y luego los puntos de entrada UCP nos
00:13:42dirán, oye, llama a las sesiones de pago y dime si está añadido al carrito. Así que está añadido al carrito,
00:13:49pero no está listo para el pago. Tengo que elegir con qué quiero pagar. Digo tarjeta de crédito y tarjeta
00:13:56de débito. Y aquí es donde emito el token AP2 de que, oye, sí quiero eso. Y luego pasó de listo
00:14:03para el pago a completado. Así que la otra cara de esto, estas son las especificaciones UCP, ¿verdad? La otra
00:14:12cara, para hacer una comparación, de cómo difiere de las especificaciones ACP, he añadido ACP aquí
00:14:19también. Para que puedan ver las mismas llamadas de pago, solo que se utilizan diferentes esquemas y el
00:14:26pedido se procesa. ¿Pero recuerdan ese token AP2 del que hablaba? Así es como
00:14:33se vería en la vida real donde la demo del usuario, la cantidad máxima es esta, la moneda es esta. Si
00:14:39quieres revocarlo, puedes hacerlo. Y cuál es el máximo, aquí no queríamos regatear, así que pusimos la
00:14:45cantidad máxima de eso. Y además es de uso único. Esta demo también tiene, viene con una línea de tiempo, así que
00:14:53pueden abrir cualquiera de estas y ver cómo sucede. ¿Recuerdan ese catálogo del que hablaba,
00:15:00que no hacen la búsqueda? En realidad hacemos una fuente de productos, enviándosela. También he añadido eso.
00:15:08Y las fuentes, como son muy diferentes, hay un lugar para compararlas realmente. Así que aquí se está llamando
00:15:17a la fuente, por cierto, si iban a la línea de tiempo, cada pocos segundos intentamos sincronizar el catálogo
00:15:23en cuanto a lo que hay en inventario y lo que no. Esta es la de UCP, y aquí está la de meta. Así que les he mostrado esto,
00:15:32y podrían reutilizar esta misma demo o los mismos conceptos. ¿Qué pasa si no quería hacer comercio de agentes
00:15:39externos en Gemini o ChatGPT? Todavía podrían construir su propia implementación personalizada de un
00:15:46agente comerciante o Gini en su sitio web. Tal vez empiece a vender productos para gatos. Podría reutilizar parte de esto,
00:15:55pero aconsejaría tal vez examinar algunas de estas primitivas e intentar usarlas, porque han sido
00:16:00estandarizadas entre los comerciantes. Así que han sido muy bien pensadas. Y además, probablemente puedan
00:16:05reutilizarlas para vender externamente también en ChatGPT y Gemini. Así que recuerden que hablaba de los
00:16:14códigos de descuento. Hay una razón para ello. Cuando desarrollamos esta demo y en mi tiempo construyendo
00:16:19comercio de agentes en Best Buy, nos hemos dado cuenta de que trabajar con IA y experiencias conversacionales
00:16:24sin evaluaciones es jugar a golpear al topo. Así que si deciden usar la misma arquitectura para
00:16:29revisar la base de clientes, como los sitios web de Gini.com, piensen muy bien en crear evaluaciones. Una de las
00:16:38cosas que no puedo enfatizar más es que deben probar, probar y probar. Si van por aquí,
00:16:46también puedo ejecutar mis scripts o realizar evaluaciones. Y esta carpeta de evaluaciones tiene todas esas evaluaciones. La razón por la que también
00:16:57muestro el código es que hay una carpeta de plantillas aquí. Y podemos volver a las diapositivas.
00:17:08Y si no hacen evaluaciones, esto es lo que podría pasar. Me encanta Chipotle. No sé si es verdad
00:17:14o no. Pero me pareció muy gracioso, así que voy a hablar de esto. Resulta que cuando Chipotle
00:17:21lanzó su agente, la gente lo usaba para hacer preguntas de programación, ¿verdad? Si no le dices
00:17:29a tu agente que no permita ese tipo de cosas, la gente lo usará. Esta es sin duda una de las
00:17:35formas más creativas de conseguir uso gratuito de IA cuando no quieres pagar por esa suscripción en la nube. Y si no escribimos
00:17:42nuestras evaluaciones y probamos intensamente, esas cosas sucederán en producción. Se revelará el código de descuento e incluso
00:17:51a veces cosas más sensibles como quién más está comprando este producto. Así que los tipos de evaluaciones
00:17:58que recomiendo encarecidamente que escriban son evaluaciones de comportamiento, cumplimiento de protocolos, porque cuando lo estamos vendiendo.
00:18:03Así que cuando lleguen a, digamos, gpt, chatgpt.com o Gemini, quieren asegurarse de que las fuentes
00:18:08realmente cumplan con las normas o de lo contrario no las admitirán. También deben pensar en los puntos de referencia de latencia.
00:18:14Cada segundo en el comercio minorista, en el recorrido de compra donde en realidad no estás vendiendo, existen posibilidades de que
00:18:20el otro sitio web sea más rápido y la gente simplemente se vaya o simplemente ya no tenga ganas.
00:18:25Por último, también recomiendo usar LLM como juez de calidad. No tienen que usar algo
00:18:32elegante. Hablen con su amigo de producto y descubran cuál es la mejor manera de hacerlo y utilicen los mejores casos
00:18:39de uso y escríbanlos. Y también me gustaría hablar, ahora que he discutido todo esto,
00:18:46de qué es realmente estable hoy y qué se sigue formando. MCP está ampliamente adoptado. A2A es muy utilizado.
00:18:52UCP/ACP ya está disponible. Lo que aún se está formando, sin embargo, es AP2 y su uso real. Convergencia de ACP frente a UCP.
00:19:00¿Tenemos que hacer siempre dos especificaciones diferentes? Estándares de constantes de identidad y delegación de pago multiagente.
00:19:05Así que si hoy se van de aquí con algo, espero que se vayan con un buen modelo mental de cómo funciona el comercio agéntico.
00:19:14No tengo nada que venderles, pero sí tengo regalos para ustedes. Encuentro el comercio agéntico realmente emocionante.
00:19:19Así que pueden encontrar toda esta presentación en GitHub y se me ocurrió una plantilla.
00:19:25Es un inicio de tres servicios. Si quieren hacer el agente cliente o quieren hacer
00:19:31el agente comerciante, pueden hacerlo porque me encantan las evaluaciones y eso me salvó la vida. Tengo algunas plantillas de evaluación
00:19:37para ustedes y, saben qué, si quieren enviarlo a todos sus comerciantes, no solo a uno. Tengo
00:19:43un proceso de sincronización de catálogos también que les permitirá ingresar en su propio producto y luego convertirlo en
00:19:49ACP o UCP o meta para que puedan vender allí. Y por último, pero no menos importante, todos sabemos que hoy en día
00:19:56no escribimos código así. Si les doy una plantilla, dirán que está regular. Así que tengo habilidades de agentes que
00:20:01hacen específicamente un agente comerciante, un agente cliente y todas esas diferentes sincronizaciones de catálogos de las que hemos
00:20:08hablado. Espero que se hayan divertido muchísimo, hayan aprendido y se hayan divertido tanto como yo al presentar
00:20:15esto. Gracias. Mi nombre es Anup Priyo y espero verlos de nuevo pronto.
00:20:32ustedes

Key Takeaway

El comercio agéntico revoluciona las compras en línea al integrar catálogos y pagos delegados mediante protocolos estandarizados como ACP y UCP, alcanzando una proyección de 65 mil millones de dólares para 2030.

Highlights

  • Aproximadamente el 45% de todas las sesiones de agentes en plataformas principales como ChatGPT y Google Gemini están relacionadas con compras.

  • El comercio agéntico representa actualmente una industria de 7 mil millones de dólares y proyecta alcanzar los 65 mil millones de dólares para el año 2030.

  • Los protocolos ACP de OpenAI y UCP de Google establecen primitivas estandarizadas para que los agentes interactúen directamente con las API de pago de los comerciantes.

  • Las evaluaciones automatizadas previenen fallas críticas en producción, como la revelación accidental de códigos de descuento o respuestas a preguntas de programación ajenas al comercio.

Timeline

Estado actual y evolución de las compras agénticas

  • El comercio agéntico integra asistentes de IA en todo el recorrido de compra del consumidor.
  • Cerca del 45% de las sesiones en ChatGPT y Google Gemini involucran actividades de compra.
  • Los intentos iniciales basados en extensiones de navegador que leían el DOM resultaron lentos y frágiles.

Las interacciones de compra actuales dependen de asistentes conversacionales que gestionan desde el descubrimiento hasta el cumplimiento. Aunque las primeras automatizaciones basadas en la navegación web generaban alertas de seguridad y bloqueos en los pagos, las implementaciones actuales procesan transacciones directamente a través de plataformas conversacionales. El mercado global supera los 7 mil millones de dólares y apunta a un crecimiento masivo hacia la próxima década.

Primitivas y arquitectura técnica de los agentes

  • OpenAI y Google desarrollan por separado los protocolos ACP y UCP para estandarizar los datos del producto y las transacciones.
  • El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) permite al agente identificar y aprovechar herramientas específicas del comerciante.
  • Los catálogos de productos se sincronizan mediante envíos previos de feeds en lugar de llamadas de búsqueda en tiempo real.

La interoperabilidad entre agentes requiere definir estándares claros para catálogos y pasarelas de pago. Los comerciantes envían catálogos estructurados con anticipación para facilitar la indexación por parte de los asistentes de IA. La arquitectura combina herramientas MCP para la ejecución de tareas y protocolos A2A para la comunicación directa entre el agente del cliente y el agente del comerciante.

Demostración práctica y gestión de pagos

  • Las demostraciones con modelos de alta velocidad permiten verificar flujos completos de inventario y procesamiento de pagos.
  • Los pagos se ejecutan mediante tokens delegados, Google Pay o mandatos delimitados de AP2.
  • La sincronización continua de catálogos mantiene actualizados los niveles de inventario en las plataformas externas.

Una simulación interactiva con un agente de panadería demuestra la llamada a herramientas MCP para la búsqueda de productos y la actualización de estados de pago. El protocolo AP2 introduce permisos granulares que especifican montos máximos, monedas y URL de revocación. Asimismo, los sistemas automatizados actualizan los inventarios de los comerciantes cada pocos segundos para evitar discrepancias.

Evaluaciones de calidad y estándares estables

  • La ausencia de evaluaciones en experiencias conversacionales provoca vulnerabilidades operativas graves.
  • Los protocolos MCP y UCP cuentan con amplia adopción, mientras que AP2 continúa en fase de formación.
  • Las plantillas de código y scripts de evaluación automatizados facilitan la implementación segura de agentes comerciales.

Las pruebas exhaustivas de comportamiento y cumplimiento normativo evitan que los agentes respondan a consultas irrelevantes o revelen datos sensibles y códigos de descuento por error. Los estándares de la industria muestran diferentes grados de madurez, destacando la adopción generalizada de MCP frente a la consolidación progresiva de los protocolos de pago avanzado.

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