Los LLMs actuando en nombre de humanos e interactuando con sistemas del mundo real ya no es teórico: con la llegada del function calling, es una realidad. Y con Arcade.dev, el function calling se convierte en un superpoder que conecta a los LLMs con APIs autorizadas, servicios de usuarios y sistemas complejos. Con este cambio, estamos viendo surgir una nueva práctica de software: Machine Experience Engineering (MX Engineering).

La Realidad Actual

Para que los modelos de AI manejen nuestros correos, agenden citas y gestionen documentos, necesitan agentes y herramientas conectadas a nuestras vidas digitales. Pero aquí está el cambio clave: cuando un LLM llama a una herramienta, no es simplemente otro instrumento de E/S. El LLM es el consumidor. El usuario. Y trae consigo sus propios patrones de razonamiento computacional y comportamientos.

Este cambio fundamental significa que los ingenieros de software ahora construyen para una nueva clase de usuarios: matrices masivas capaces de razonar. No es solo un problema de integración de APIs; es un nuevo paradigma de ingeniería.

El Desafío de Ingeniería

Como ingenieros, tenemos una intuición profunda sobre cómo los humanos interactúan con nuestros sistemas. Cuando desarrollamos un CLI, una REST API o un paquete de Python, sabemos intuitivamente cómo otros desarrolladores pueden tropezar. Construimos barreras de protección para exactamente esos escenarios.

Pero los LLMs no razonan como nosotros. Los errores que cometen no son intuitivos para nosotros. Cada interfaz que tenemos hoy fue diseñada pensando en usuarios humanos, pero le estamos pidiendo a estos sistemas que las consuman todas y actúen en nuestro nombre.

“Esto no va a terminar bien,” podrías pensar. Y tendrías razón.

Por Qué las Interfaces Tradicionales Se Quedan Cortas

Las herramientas diseñadas para LLMs rara vez tienen una correspondencia 1:1 con endpoints REST de terceros o cualquier interfaz existente. Hacerlo así condenaría a los LLMs al fracaso. En cambio, hay que preguntarse: “¿Qué tareas necesitará completar el LLM en este contexto?”

El nombre de la herramienta, su interfaz, cada argumento que exponemos y cómo se estructura la respuesta: todo requiere consideración cuidadosa. Dentro y alrededor de nuestras herramientas, debemos hacer las acrobacias de software y redes que sean necesarias para que el LLM tenga éxito en su trabajo.

Principios de MX Engineering

Así como tenemos Desarrolladores Frontend, Diseñadores e Ingenieros de UX dedicados a la experiencia del usuario humano, necesitamos Ingenieros de MX enfocados en la experiencia de la máquina. Esto significa ponernos en los zapatos de los LLMs, entrar de lleno en su forma de ‘pensar’ y anticipar cómo van a tropezar.

Cada día en Arcade aprendemos algo nuevo que nos permite madurar nuestras prácticas y entender qué patrones funcionan. Las herramientas desarrolladas con esta mentalidad superan consistentemente a las implementaciones improvisadas. Cualquier equipo serio en construir productos impulsados por LLMs quiere herramientas bien diseñadas como estas.

La Realidad del Diseño de Herramientas

Es fácil construir integraciones. Pero diseñar grandes herramientas para LLMs es difícil. La MX Engineering lidia con problemas multifacéticos y requiere creatividad y pensamiento profundo. Tenemos que colocar barreras de protección para que los LLMs tengan justo la libertad necesaria para hacer lo correcto en el trabajo, sin caer en los modos de falla más comunes.

A través de la implementación práctica, estamos descubriendo qué patrones funcionan y cuáles no. Esto no es teórico: estas decisiones impactan directamente si un LLM puede realizar sus tareas de forma confiable.

Mirando hacia el Futuro

La MX Engineering evoluciona rápido, con nuevos patrones y prácticas que emergen cada día. Para los ingenieros fascinados por los LLMs, agentes y herramientas, este es un momento extraordinario en el desarrollo de software. No solo estamos construyendo integraciones; estamos creando una nueva disciplina de ingeniería.

La diferencia entre integraciones simples y la verdadera MX Engineering se vuelve más clara cada día. A medida que seguimos entendiendo cómo los LLMs interactúan con nuestras herramientas, estamos sentando las bases para la próxima generación de sistemas de AI. Si te apasiona este campo emergente tanto como a nosotros, revisa nuestras posiciones abiertas. Buscamos ingenieros listos para ayudar a definir su futuro.