Agentic AI

Aqui una llamada de busqueda es la herramienta del agente. El agente decide que necesita un dato actual, llama al endpoint de Google de Scavio y actua sobre el JSON estructurado que recibe: ```python import requests def search_tool(query: str) -> dict: """A grounding tool the agent calls mid-loop.""" resp = requests.post( "https://api.scavio.dev/api/v1/google", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, json={"query": query, "light_request": False}, ) resp.raise_for_status() return resp.json() # Agent loop: perceive -> decide it needs facts -> act (call tool) -> observe data = search_tool("current EV tax credit rules 2026") top = data["organic"][0] print(top["title"], top["link"]) # The agent now reasons on top["snippet"] instead of stale training data. ``` La respuesta incluye organic, people_also_ask, knowledge_graph y related_searches, asi que el agente tiene campos estructurados sobre los que ramificar en lugar de un muro de texto.

Agentic AI es relevante para Google, Reddit, YouTube. Scavio proporciona una API unificada para acceder a datos de todas estas plataformas.

Una explicacion habitual en foros de desarrolladores lo resume asi: la IA generativa crea cosas, la agentica hace cosas. Alguien en un hilo de r/NBIS_Stock lo comparo con el triaje hospitalario. Una enfermera de triaje no genera un parrafo sobre tus sintomas. Evalua la situacion y actua: te deriva, pide una prueba, escala el caso. Un agente busca hacer lo mismo con software. El mecanismo central es un bucle, no una sola respuesta. El agente percibe su estado actual, decide el siguiente paso, actua llamando a una herramienta o API, observa el resultado y repite hasta lograr el objetivo o rendirse. Percibir, decidir, actuar, observar. Una respuesta de chat normal se detiene tras un turno. Un agente mantiene el bucle vivo. El grounding es la parte que el chat no menciona por su cuenta. Los pesos de un modelo se congelan al entrenarlo, asi que un agente que razona solo con su conocimiento actua sobre datos viejos. Pidele un precio actual, un titular de hoy o el plan de un competidor y se lo inventara con total seguridad. Las herramientas lo corrigen. Una API de busqueda es la herramienta de grounding mas comun: el agente la llama dentro del bucle, recibe datos estructurados actuales y decide con hechos reales en vez de memorizados. La otra pieza que se menciona es la coordinacion de roles. En lugar de un solo modelo haciendo todo, asignas roles. Un agente actua como jefe de producto, otro como desarrollador, otro como QA, y se pasan el trabajo sin un humano en medio. Es el patron multiagente. Escala el razonamiento pero multiplica las llamadas, asi que cada agente sigue necesitando datos fundamentados para no acumular suposiciones erroneas. Donde encaja Scavio? Es una herramienta de grounding, no un framework de agentes. Scavio es una Search API sobre Google, YouTube, Reddit, Amazon, Walmart y TikTok que devuelve JSON estructurado. Un agente hecho con LangChain, CrewAI o un cliente MCP llama a Scavio cuando necesita un dato que no tiene. El SERP de Google cuesta 2 creditos con todas las funciones (1 en modo light), la mayoria de endpoints 1 credito, a $0.005 por credito. Seamos honestos con el limite: Scavio no decide ni planifica. Responde la pregunta del agente con datos en vivo para que su siguiente decision este fundamentada.