Agentes, skills y prompts

Tres páginas de recursos impulsan el lado agéntico del Space: el catálogo de agentes (/space/agents), las skills (/space/skills) y la biblioteca de prompts (/space/prompts). Esta página documenta las tres y el sistema de jerarquía que te permite componer agentes.

¿Nuevo en el lado de IA? Lee primero Conceptos de IA desde cero — Qué convierte algo en un agente, Llamadas a funciones/herramientas y Razonamiento, que esta página da por supuestos.

Los conceptos detrás de los agentes

Un agente es un bucle que razona con un LLM, decide, llama a herramientas, observa resultados e itera hasta alcanzar una meta — no un chatbot de una sola pasada. Dos ingredientes hacen que los agentes del catálogo funcionen de verdad:

• El system prompt. Todo lo que un agente es vive aquí: su identidad (<identity>), qué puede hacer (<capabilities>), qué herramientas puede llamar (<tools>), y sus reglas duras (<constraints>). Cada petición re-inyecta este prompt en la ventana de contexto del modelo — que, como el modelo no tiene memoria tras el entrenamiento, es la única forma de darle al agente un rol persistente.
• Llamadas a funciones/herramientas. Las herramientas son las manos del agente. El modelo emite la petición de llamar a una herramienta (p. ej. github.create_issue) con argumentos; la plataforma ejecuta la llamada de API real y devuelve el resultado al contexto para que el agente razone sobre el desenlace. Esto es lo que convierte a un generador de texto en un actor.

La orquestación compone agentes: un Lead Orchestrator planifica y delega en especialistas; la jerarquía crea ejecutores/verificadores/helpers como un árbol, cada uno con su modelo. El plan en sí se recupera vía salida estructurada (un plan con forma de esquema + parseo tolerante). Ver Conceptos de IA desde cero para la mecánica completa de cada uno.

Catálogo de agentes

La librería en /space/agents es un catálogo unificado de 16 agentes integrados más los agentes personalizados que crees (src/lib/agent/library.ts, AgentTemplate). Cada agente tiene:

• Nombre, emoji, rol y una categoría (engineering, security, devops, data, testing, architecture, product, marketing, operations, legal).
• Un system prompt escrito en un dialecto XML estructurado (<agent><identity>…<capabilities>…<tools>…<constraints>…</agent>).
• Herramientas recomendadas (github, sandbox, code-interpreter, browser, api-request…).
• Un modelo por defecto y un tier de precio (starter / professional / enterprise).
• Un snippet de frontmatter YAML (name, description, tools, model) usado para specs.

Agentes integrados

Agente	Rol	Categoría
Software Engineer	Full-Stack Developer	engineering
Product Architect	System Designer	engineering
DevOps Engineer	Infrastructure & CI/CD	engineering
AI Software Engineer	Desarrollo de apps LLM	engineering
Security Auditor	Revisión de amenazas y cumplimiento	security
Data Scientist	Análisis y modelado	data
Web Scraper	Extracción y parsing	data
Marketing Strategist	Estrategia de campañas	marketing
SEO & Content Strategist	Crecimiento orgánico	marketing
Email Marketer	Secuencias de outbound	marketing
Content Writer	Copy y formato largo	marketing
Social Media Manager	Publicación en canales	marketing
Lead Orchestrator	Delegación multi-agente	operations
Growth Lead	Optimización de funnel	operations
Customer Researcher	Síntesis de insights	operations
Legal Reviewer	Revisión de contratos y riesgo	legal

La vista de catálogo soporta búsqueda, filtrado por categoría, modal de detalle spec/YAML y “Añadir a Squad” para componer un equipo. Los agentes personalizados que crees a través de la librería se fusionan en el mismo catálogo por encima de los integrados.

Jerarquía de agentes

/space/hierarchy gestiona los sub-agentes creados como un árbol (src/lib/agent/hierarchy.ts, persistencia en Postgres respaldada por singleton):

La jerarquía materializa la orquestación multi-agente: el orquestador raíz descompone un objetivo, crea ejecutores (que pueden crear a su vez), y los verificadores comprueban el trabajo antes de fusionarlo. La profundidad está limitada a 3 niveles y verifiers/helpers son hojas para que el árbol no se desmadre infinitamente.

• Roles: orchestrator (raíz), executor, verifier, helper.
• Modelos: GPT-4o, Claude 3.5, Groq Llama 3 (selección por nodo).
• Límite de profundidad: los sub-agentes se pueden crear hasta 3 niveles de profundidad; los verifiers/helpers son hojas (no pueden crear).
• Estado: idle → working → done / failed / waiting.

Cada nodo registra su punto de estado, etiqueta de modelo e hijos. La jerarquía es la columna vertebral de la orquestación multi-agente: el orquestador descompone una tarea, crea ejecutores, y los verificadores comprueban los resultados antes de fusionarlos.

Skills

/space/skills es el almacén de capacidades reutilizables (SkillsPanel, respaldado por AGENT_SKILLS_CATALOG). Una skill tiene nombre, descripción, trigger, instrucciones, categoría, tags, visibilidad y herramientas opcionales.

Categorías

Office y documentos, ecosistema/developer, Hugging Face, Google Labs, Google Workspace, Notion, Stripe, Resend, Figma, Supabase, Cloudflare, GitHub, SEO y crecimiento, y skills personalizadas que tú autoredactas.

Las skills complementan a los agentes: en lugar de editar el system prompt de un agente, le adjuntas una skill que le enseña un procedimiento repetible (trigger + instrucciones), manteniendo al agente enfocado y el procedimiento reutilizable entre agentes y sesiones.

Biblioteca de prompts

/space/prompts es la colección de prompts reutilizables (builtInPrompts en prompt-library-panel.tsx). Cada prompt tiene título, un trigger de barra, contenido, categoría, tags y visibilidad.

Triggers integrados

Trigger	Prompt
/review	Code review: rendimiento, seguridad, estilo, edge cases
/explain	Explicar un concepto de forma simple + analogía + ejemplo
/optimize	Optimización de rendimiento con benchmarks antes/después
/analyze	Análisis de datos/métricas con tendencias, anomalías, takeaways
/debug	Análisis root-cause de stack trace con fix + diff
/strategy	Memo ejecutivo de decisión (Pyramid Principle)
/saas-metrics	Auditoría de unit economics SaaS (NRR, CAC payback, LTV:CAC, Magic Number, Rule of 40)
/cold-email	Secuencia de cold email B2B de 3 toques
/legal-review	Redlining de contratos: responsabilidad, indemnización, IP

Categorías de prompts: estrategia, finanzas y FP&A, marketing y ventas, legal y contratos, prompts de herramientas IA, desarrollo, análisis, debugging, y Mis plantillas para tus prompts guardados.

Cómo se combinan las tres

Un flujo típico: el Lead Orchestrator (del catálogo de agentes) planifica una tarea → crea ejecutores en la jerarquía con modelos específicos → cada ejecutor usa sus skills para procedimientos repetibles → y puedes inyectar prompts de la biblioteca (p. ej. /review) para estandarizar puertas de calidad. Todo corre por el mismo pipeline de streaming /api/chat con seguimiento de uso por paso.