Bueno, los agentes de IA están por todas partes. Y si estás pensando en usar uno (o ya lo tienes), probablemente te hayas topado con la gran pregunta inminente: "¿Cómo sabemos si esta cosa realmente funciona?". Es bastante fácil poner en marcha un bot, pero confiarle la gestión correcta de los problemas de los clientes, que se ciña a la voz de tu marca y que no cause un desastre sin que te des cuenta es otro cantar.
Este es exactamente el problema que OpenAI está intentando resolver con un conjunto de herramientas llamado OpenAI Agent Evals. Está diseñado para ayudar a los desarrolladores a probar y ajustar sus agentes. Pero, ¿qué significa eso realmente para ti?
Dejémonos de tecnicismos. Esta guía te ofrecerá una visión directa y práctica de OpenAI Agent Evals: qué es, qué contiene, para quién es y dónde se queda corto. Está especialmente pensada para los equipos de soporte al cliente y TI que están hasta arriba de trabajo y solo necesitan algo que funcione sin tener que embarcarse en un proyecto de ingeniería de seis meses.
¿Qué es OpenAI Agent Evals?
En pocas palabras, OpenAI Agent Evals es un conjunto de herramientas especializadas para desarrolladores. Se encuentra dentro de la plataforma de desarrollo más amplia de OpenAI, AgentKit, y su único propósito es ayudarte a probar y verificar el comportamiento de un agente de IA que hayas construido tú mismo.
Piénsalo no tanto como un panel de rendimiento pulido, sino más bien como una caja de LEGOs de alta tecnología para pruebas de control de calidad (QA). No te proporciona un agente de IA. Te da los componentes básicos de bajo nivel para que crees tu propio sistema de pruebas para un agente que hayas programado desde cero utilizando las APIs de OpenAI.
El objetivo principal aquí es permitir que los desarrolladores escriban código para verificar si sus agentes siguen instrucciones, usan las herramientas adecuadas y alcanzan ciertos puntos de referencia de calidad. Es una configuración potente si estás construyendo algo verdaderamente único, pero es una fiesta a la que tienes que "traer tu propio agente". Tienes que construir el agente y, además, construir todo el sistema para probarlo.
Los componentes principales del framework OpenAI Agent Evals
El framework no es una sola cosa en la que puedas hacer clic. Es una colección de herramientas para desarrolladores que funcionan juntas para crear un ciclo de pruebas. Una vez que ves cómo encajan las piezas, queda bastante claro por qué esta es una herramienta para ingenieros, no para el gerente de soporte promedio.
Creación de casos de prueba con conjuntos de datos en OpenAI Agent Evals
Todo comienza con buenos datos de prueba. En el mundo de OpenAI, esto significa crear un "conjunto de datos" (dataset). Normalmente son archivos JSONL, que es solo una forma elegante de decir que es un archivo de texto donde cada línea es un caso de prueba autónomo escrito en un formato de código específico. Cada línea puede tener una entrada, como el correo electrónico de un cliente, y una "verdad fundamental" (ground truth), que es el resultado correcto esperado, como la etiqueta de ticket adecuada o la respuesta perfecta.
Aquí está el truco: crear, formatear y actualizar estos conjuntos de datos es un trabajo completamente manual y técnico. No puedes simplemente subir una hoja de cálculo. Un ingeniero tiene que sentarse y elaborar cuidadosamente estos archivos, asegurándose de que cubran todos los escenarios que tu agente probablemente enfrentará. Si tus datos de prueba son malos, tus pruebas no sirven para nada. Se necesita muchísima planificación y programación solo para llegar a la línea de salida.
Esto está a años luz de una plataforma como eesel AI, que se conecta a tu centro de ayuda y se entrena automáticamente con miles de tus tickets de soporte anteriores. Aprende tu tono de voz, comprende los problemas comunes y ve cómo son las resoluciones exitosas, todo sin que tengas que crear manualmente ni un solo caso de prueba.
La plataforma de eesel AI automatiza el entrenamiento conectándose a diversas aplicaciones empresariales, eliminando la necesidad de crear manualmente conjuntos de datos, algo que sí requiere OpenAI Agent Evals.Ejecución de evaluaciones programáticas y calificación de trazas con OpenAI Agent Evals
Una vez que tienes un conjunto de datos, puedes comenzar a ejecutar pruebas utilizando la API de Evals. Una característica realmente genial aquí es la "calificación de trazas" (trace grading). No solo te dice si el agente acertó o no la respuesta final; te muestra el proceso de pensamiento paso a paso del agente. Puedes ver exactamente qué herramientas decidió usar, en qué orden y qué información pasó entre los pasos. Es como obtener un informe de diagnóstico completo de cada ejecución de prueba.
Pero, de nuevo, todo esto ocurre en el código. Tienes que escribir scripts para iniciar las pruebas, hacer llamadas a la API y luego analizar los complejos archivos JSON que se devuelven para descubrir qué salió mal. Es una forma increíblemente poderosa de depurar, pero es un flujo de trabajo diseñado para alguien que vive en un editor de código, no para un líder de equipo que solo necesita ver si su bot está listo para salir a escena.
Compara eso con el modo de simulación en eesel AI. En lugar de escribir código, puedes probar tu agente de IA con miles de tus tickets históricos reales en un entorno seguro de pruebas (sandbox). Con unos pocos clics, puedes ver exactamente cómo habría respondido, revisar su lógica en un lenguaje sencillo y obtener una previsión clara de su rendimiento. No se necesita un título en programación.
El modo de simulación en eesel AI proporciona una previsión clara y fácil de usar del rendimiento del agente, en contraste con la calificación de trazas basada en código de OpenAI Agent Evals.Uso de la optimización automática de prompts en OpenAI Agent Evals
El conjunto de herramientas de Evals también incluye una función para la optimización automática de prompts. Después de una ejecución de prueba, el sistema puede analizar los fallos y sugerir cambios en tus prompts (las instrucciones principales que le das al agente) para que funcione mejor. Es una forma inteligente de ayudarte a ajustar la lógica interna del agente probando diferentes maneras de formular tus instrucciones.
Aunque suena útil, es solo una pieza de un ciclo de desarrollo muy técnico y repetitivo. Tu ingeniero ejecuta la evaluación, analiza los resultados, recibe una sugerencia de prompt, escribe nuevo código para implementarla y luego vuelve a ejecutar todo el proceso. Es un bucle continuo que requiere la atención constante de tu equipo de desarrollo.
Con eesel AI, ajustar el comportamiento de tu IA es tan simple como escribir en un cuadro de texto. Puedes ajustar su personalidad, definir cuándo debe escalar un ticket o decirle cómo manejar situaciones específicas, todo en un lenguaje sencillo. Luego, puedes ejecutar instantáneamente una nueva simulación para ver el impacto de tus cambios. Hace que ajustar tu agente sea rápido, fácil y accesible para cualquier persona del equipo.
eesel AI permite una fácil personalización del comportamiento de un agente a través de una interfaz sencilla, a diferencia del ciclo técnico y pesado en código de optimización de prompts de OpenAI Agent Evals.¿Quién debería (y no debería) usar OpenAI Agent Evals?
Este conjunto de herramientas es realmente potente, pero está creado para un público muy específico. Para la mayoría de los equipos de soporte y TI, usar OpenAI Agent Evals es como si te dieran el motor de un coche y una caja de herramientas cuando lo único que querías era ir a la tienda.
El usuario ideal de OpenAI Agent Evals: desarrolladores de IA que construyen desde cero
Quienes amarán OpenAI Agent Evals son los equipos de ingenieros y desarrolladores de IA que construyen sistemas de agentes complejos y únicos desde cero.
Hablamos de equipos que intentan replicar comportamientos complejos de IA a partir de artículos de investigación académica, o aquellos que crean flujos de trabajo completamente nuevos que no encajan en ningún producto existente. Estos usuarios necesitan un control absoluto y granular sobre cada pequeño detalle de la lógica de su agente, y están perfectamente contentos de pasar sus días escribiendo y depurando código.
El desafío de OpenAI Agent Evals para los equipos de soporte al cliente e ITSM
La realidad del día a día de un gerente de soporte o TI no podría ser más diferente. Tus objetivos son prácticos e inmediatos: reducir los tickets repetitivos, ayudar a tu equipo a trabajar más rápido y mantener contentos a los clientes. Es probable que no tengas el tiempo, el presupuesto ni un equipo dedicado de ingenieros de IA para pasar meses construyendo una solución personalizada.
OpenAI Agent Evals te da las piezas del motor, pero tú sigues siendo responsable de construir el coche, el salpicadero, los asientos y el volante. Tienes que crear el agente, construir las integraciones con tu centro de ayuda, diseñar una interfaz de informes fácil de usar y luego usar el framework de Evals para probarlo todo.
Este es exactamente el problema que plataformas como eesel AI fueron creadas para resolver. Es una solución integral que te pone en marcha en minutos. Obtienes un potente agente de IA listo para usar, integraciones perfectas con un solo clic con herramientas como Zendesk, Freshdesk y Slack, y herramientas de evaluación que están realmente diseñadas para gerentes de soporte, no para programadores.
| Característica | Hazlo tú mismo con OpenAI Agent Evals | Listo para usar con eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | Semanas, más probablemente meses | Menos de 5 minutos |
| Habilidad técnica | Necesitarás un equipo de desarrolladores | Cualquiera puede hacerlo, no se necesita código |
| Tarea principal | Construir un agente de IA desde cero | Configurar un agente potente y preconstruido |
| Evaluación | Escribir código para ejecutar pruebas programáticas | Simulaciones con un clic y paneles claros |
| Integraciones | Deben construirse y mantenerse a medida | Más de 100 integraciones listas con un solo clic |
Entendiendo los precios de OpenAI Agent Evals
Una de las partes más complicadas del enfoque "hazlo tú mismo" son los precios impredecibles. Aunque la función "Evals" en sí no tiene una línea separada en tu factura, pagas por todo el uso de la API subyacente necesario para ejecutar tus pruebas. Y esos costos pueden acumularse rápidamente sin que te des cuenta.
Según los precios de la API de OpenAI, tu factura se desglosa en varias partes móviles:
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Uso de tokens del modelo: Este es el más importante. Pagas por cada "token" (piensa en ellos como fragmentos de palabras) que entra y sale del modelo durante una prueba. Si estás ejecutando miles de pruebas con un gran conjunto de datos y un modelo potente como GPT-4o, esto se vuelve caro. Para que te hagas una idea, el modelo estándar GPT-4o cuesta 5,00 $ por millón de tokens de entrada y la friolera de 15,00 $ por millón de tokens de salida.
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Costos por uso de herramientas: Si has construido tu agente para que use las herramientas integradas de OpenAI como "Búsqueda de archivos" o "Búsqueda web", estas tienen sus propias tarifas separadas. Una búsqueda web, por ejemplo, podría añadir otros 10,00 $ por cada 1000 veces que tu agente la use durante las pruebas.
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Próximas tarifas de AgentKit: OpenAI ha mencionado que comenzará a facturar por otros componentes de AgentKit, como el almacenamiento de archivos, a finales de 2025. Esto solo añade otra capa de complejidad de costos a la hora de presupuestar.
Este modelo basado en el uso convierte la planificación financiera en una pesadilla. Un solo mes de pruebas intensivas y refinamiento podría resultar en una factura sorprendentemente alta. Básicamente, se te penaliza por ser exhaustivo.
Esta es una razón de peso por la que muchos equipos prefieren los costos claros y predecibles de los precios de eesel AI. Nuestros planes se basan en un número fijo de interacciones de IA al mes. Lo obtienes todo: simulaciones ilimitadas, informes, todas las integraciones, incluido en una tarifa plana. No hay cargos ocultos por resolución ni costos de tokens que te den un susto. Lo que ves es lo que pagas.
eesel AI ofrece planes de precios claros y predecibles, evitando los costos complejos y basados en el uso asociados con el conjunto de herramientas de OpenAI Agent Evals.¿Es OpenAI Agent Evals la herramienta adecuada para el trabajo?
Mira, OpenAI Agent Evals es un conjunto de herramientas fantástico y flexible para equipos altamente técnicos que están construyendo el próximo gran avance en IA. Ofrece el tipo de control profundo a nivel de código que necesitas cuando estás explorando los límites absolutos de lo que la inteligencia artificial puede hacer.
Pero ese control tiene un precio elevado en forma de complejidad, tiempo y muchísimas horas de ingeniería. Para la mayoría de las empresas, especialmente las de soporte al cliente y TI, la misión no es realizar un experimento científico. Es resolver problemas de negocio reales, de forma rápida y fiable.
Ahí es donde una solución práctica y todo en uno es simplemente el camino más inteligente. eesel AI se encarga de toda la complejidad de bajo nivel de construir, conectar y probar un agente de IA por ti. Te ofrece una plataforma centrada en el negocio con herramientas sencillas como el modo de simulación e informes claros, para que puedas desplegar un agente de IA fiable en minutos, no en meses.
¿Listo para ver lo fácil y seguro que puede ser lanzar un agente de soporte de IA? Regístrate gratis en eesel AI y ejecuta una simulación con tus tickets anteriores. Puedes ver tu tasa de resolución potencial y el ahorro de costos hoy mismo.
Preguntas frecuentes
OpenAI Agent Evals es un conjunto de herramientas especializado diseñado para desarrolladores para probar y verificar el comportamiento de agentes de IA creados a medida. Su propósito es proporcionar las herramientas fundamentales necesarias para crear un sistema de pruebas que asegure que un agente siga consistentemente las instrucciones y cumpla con estándares de calidad específicos.
Los usuarios ideales para OpenAI Agent Evals son los equipos de ingenieros y desarrollo de IA que están construyendo sistemas de agentes complejos y únicos desde cero. Estos usuarios suelen requerir un control profundo y granular sobre la lógica de su agente y son competentes en programación y depuración.
Crear casos de prueba con OpenAI Agent Evals es un proceso muy técnico y manual. Requiere que los ingenieros elaboren cuidadosamente "conjuntos de datos" (datasets) utilizando archivos JSONL, creando cada caso de prueba con una entrada y el resultado esperado o "verdad fundamental" (ground truth).
Generalmente, no. Para la mayoría de los equipos de soporte al cliente e ITSM, usar OpenAI Agent Evals presenta desafíos significativos porque están diseñados para ingenieros. Se necesita un equipo de desarrollo dedicado para construir el agente, las integraciones y toda la infraestructura de pruebas.
Al usar OpenAI Agent Evals, los principales factores de costo son el uso de la API subyacente, específicamente el uso de tokens del modelo (tanto de entrada como de salida), y los costos por uso de herramientas. Las pruebas intensivas con modelos avanzados pueden acumular rápidamente gastos impredecibles debido a este modelo de precios basado en el uso.
OpenAI Agent Evals ofrece la "calificación de trazas" (trace grading), una potente función de depuración que va más allá de los simples resultados de aprobado/suspenso. Proporciona un informe de diagnóstico paso a paso del proceso de pensamiento del agente, mostrando qué herramientas se usaron, en qué orden y qué información se intercambió.
OpenAI Agent Evals incluye la optimización automática de prompts, que analiza los fallos de las pruebas y sugiere cambios en las instrucciones principales del agente o "prompts". Esta función ayuda a los desarrolladores a ajustar la lógica interna del agente para mejorar el rendimiento en ejecuciones posteriores.
