El ciclo de datos para agentes de programación

Deja que tu agente de programación tome decisiones con datos.

Telemetry ofrece a los agentes de programación un ciclo de mejora: registrar su actividad, consultar resultados reales y decidir qué mejorar después, con SQL que puedes revisar.

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Resultados reales · SQL que puedes inspeccionar · Decisiones que puedes revisar

agente · telemetry-monorepo

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Usa telemetry.sh para instrumentar, desplegar, identificar una mejora, aplicarla y comprobar su efecto.

Actividad del agente

Paso 1 de 8

●

PlanificarInspeccionando el proceso de pago y definiendo el éxito…

Planificar

Mide antes de cambiar el comportamiento.

1. Registrar finalización, duración, paso y versión
2. Desplegar el contrato de eventos en v42
3. Comparar resultados antes de aplicar una corrección

Prompt

Instrumentar

Desplegar

Consulta

Mejorar

Verificar

El ciclo de decisiones

Del prompt a una mejora verificada.

El agente añade la instrumentación antes de optimizar. Después despliega, consulta los resultados, identifica una mejora, aplica el cambio, vuelve a desplegar y comprueba que el resultado ha mejorado.

Define qué significa mejorar

Define un objetivo y sus límites: mejorar la finalización de pagos sin aumentar la latencia ni los errores.

Implementa primero la medición

Antes de cambiar el comportamiento, registra el resultado, prueba el envío de eventos y despliega el contrato de eventos.

Mejora y comprueba el resultado

Consulta los resultados, identifica una oportunidad, despliega una corrección y confirma la mejora después del nuevo despliegue.

Evidencia para decidir

Pregunta qué cambió, además de qué ocurrió.

En este ciclo, el agente compara versiones del proceso de pago, encuentra una ruta lenta, despliega la corrección y comprueba que la finalización aumenta mientras baja el p95. El mismo método sirve para crecimiento, fiabilidad, calidad de la IA y costes.

Ver observabilidad de agentes Inspeccionar el SQL

en vivo

Pregunta del agente

¿Mejoró v43 el proceso de pago sin aumentar la latencia p95?

EVIDENCIA

Finalización

68.4%

p95

1.1s

Abandono

8.7%

Finalización del pago por versión

v43: +9,2%

Mejores decisiones

El agente evalúa las ventajas y los costes de cada cambio.

Una ejecución más rápida no supone una mejora si baja la aceptación. Un modelo más barato tampoco, si aumenta la intervención humana. Con Telemetry, el agente evalúa tanto los resultados como el coste de conseguirlos.

Analizar los costes de OpenAI con SQL

Relaciona los cambios con sus resultados

Compara versiones, prompts, modelos, rutas y flujos de trabajo con los resultados que recibieron los usuarios.

Explica las ventajas y los costes

Consulta juntos la calidad, el éxito, la latencia y el coste para detectar también los efectos negativos de una optimización.

Permite revisar el razonamiento

La persona responsable de la decisión puede revisar el contrato de eventos, el SQL, los resultados y sus limitaciones.

Decisiones que merece la pena medir

Hazle una pregunta que determine el siguiente paso.

Empieza donde equivocarse cuesta más. Cada flujo de trabajo permite repetir un proceso de medición y mejora con evidencia.

Ver todos los casos de uso

Agentes de IA

¿Aumentó esta versión las ejecuciones correctas sin más intervenciones humanas ni costes?

Costes de los modelos

¿Qué modelo obtiene más resultados aceptados por cada dólar?

Fiabilidad de la API

¿La nueva versión redujo los errores sin aumentar la latencia de cola?

Tareas en segundo plano

¿Qué carga de trabajo está bloqueada y qué cambió antes del aumento de reintentos?

Análisis de producto

¿Qué cambio del proceso de bienvenida mejoró la activación y la retención?

Eventos de seguridad

¿Qué patrón de acceso cambió lo suficiente como para merecer una revisión humana?

Datos de entrada fiables

Una buena decisión empieza con un evento bien delimitado.

Proporciona campos estables de resultado, versión, duración y flujo de trabajo para comparar antes y después del cambio. Excluye secretos y cargas de datos sin procesar para mantener la información segura y comprensible.

Resultado finalDimensiones establesSin prompts sin procesar

Leer la documentación Enviar un evento

checkout.ts · punto de finalización

Recibiendo eventos

telemetry.log("checkout_attempt_completed", {
  attempt_id,
  status: "completed",
  duration_ms,
  step,
  release,
});

JSONEvento

Automáticoesquema

SQLRevisión

Con supervisión humana

La evidencia está disponible para todo el equipo.

Aporta contexto al ciclo

Dale a tu agente más contexto para analizar.

Todos los recursos

Dale a tu agente un ciclo de mejora con datos.

Empieza con resultados de ejemplo y revisa la consulta. Conecta tráfico real cuando el análisis te ayude a decidir.

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