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Cursos/Agentes en producción/Recuperación de errores
Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Recuperación de errores y fallos 503

Un agente de producción no puede entrar en crisis porque una API devuelve 503 durante diez segundos. Tiene que distinguir error transitorio, error recuperable, error humano y fallo definitivo.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Recuperación de errores y fallos 503».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Clasificar errores antes de reintentar.
  • Diseñar retries con backoff, jitter y límite.
  • Escalar a revisión humana sin perder estado.
En cristiano: fallo transitorio. Es un error temporal: rate limit, 503, red lenta, timeout o servicio arrancando. No significa que el mundo se haya terminado; significa que toca esperar y reintentar con cabeza.

Clasifica antes de actuar

  • Transitorio: 429, 503, timeout, conexión rota. Reintento con backoff.
  • LLM-recuperable: formato JSON incorrecto, campo faltante. Reintento con corrección explícita.
  • Usuario-recuperable: falta dato, permiso o aprobación. Preguntar o pausar.
  • Definitivo: credencial inválida, recurso no existe, política bloqueada. Parar y reportar.
Terminal
type AgentError =
  | { kind: "transient"; code: 429 | 503 | "timeout"; retryAfterMs?: number }
  | { kind: "model_format"; message: string }
  | { kind: "needs_human"; reason: string }
  | { kind: "fatal"; reason: string };

const retryPolicy = {
  maxAttempts: 4,
  initialDelayMs: 1000,
  backoff: 2,
  jitter: true,
};
Idea clave. Un retry sin memoria es una repetición. Un retry con estado sabe qué intentó, cuándo, con qué entrada y por qué vuelve a probar.

Estado mínimo para no entrar en spiral

Terminal
{
  "task_id": "research-2026-07-05-001",
  "step": "fetch_sources",
  "attempts": 2,
  "last_error": "503 from search API",
  "next_retry_at": "2026-07-05T10:31:00Z",
  "fallback": "use cached sources",
  "human_review": false
}
Cuidado. No dejes que el modelo decida solo si reintenta una acción externa irreversible. Enviar emails, pagar, borrar registros o publicar contenido necesita idempotencia y aprobación.

Patrón de recuperación recomendado

  1. Ejecuta herramienta con timeout.
  2. Si falla, clasifica el error en código, no en texto libre.
  3. Si es transitorio, espera con backoff y registra intento.
  4. Si agota intentos, cambia a fallback o escala a humano.
  5. Resume el estado, no todo el historial, para continuar.
Comprueba que funciona. Simula una API que devuelve 503 dos veces y luego 200. El agente debe esperar, reintentar y continuar sin enviar un informe alarmista ni repetir acciones externas.
Guardar y reabrir el proyecto.
Un agente fiable no es el que nunca falla; es el que falla de forma legible, recuperable y auditable.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Evals, logs y observabilidad». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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