El lanzamiento de abril se centra principalmente en una cosa: facilitar la inspección del desarrollo de Agentes de IA.
Si estás construyendo agentes, ya sabes que la parte difícil no siempre es la respuesta final. Es todo lo que sucedió antes de que apareciera la respuesta. ¿Qué pensó el agente que quería el usuario? ¿Qué herramienta llamó? ¿Qué regresó de esa herramienta? ¿Falló el prompt o falló la lógica de negocio?
Este mes, Apidog añade nuevas herramientas para ese tipo de trabajo: Depurador de Agentes de IA, Depurador A2A, importación de API de Postman para migraciones más grandes, una mejor experiencia de "Preguntar a la IA" en documentos publicados y proveedores de modelos personalizados.
Esto es lo que cambió👇
⭐ Nuevas Actualizaciones
🔥 Depurador de Agentes de IA: Inspecciona la Ejecución Completa del Agente
Apidog ha soportado la depuración visual para endpoints SSE durante un tiempo. Esto ha sido útil para la transmisión de respuestas de modelos, actualizaciones de progreso, notificaciones en tiempo real y otras APIs basadas en eventos.
Pero la depuración de agentes necesita más que un visor de transmisiones.
Una respuesta del modelo solo te dice dónde terminó el agente. No te dice cómo llegó allí. En proyectos reales, a menudo necesitas ver los pasos intermedios: los turnos de conversación, las llamadas al modelo, las llamadas a herramientas MCP, la ejecución de Habilidades personalizadas, los resultados de las herramientas y la salida final.
El nuevo Depurador de Agentes de IA está construido para eso.
En lugar de verificar solo la respuesta final, puedes seguir la ruta de ejecución del agente dentro de Apidog. Cada ronda de conversación, llamada al modelo, invocación de herramienta MCP, ejecución de Habilidad y resultado final se registra en un solo lugar.
Eso hace que sea mucho más fácil responder preguntas prácticas de depuración:
- ¿El prompt le dio al modelo suficiente contexto?
- ¿El agente eligió la herramienta correcta?
- ¿La herramienta MCP devolvió el resultado esperado?
- ¿El problema provino de la configuración del modelo, los parámetros de la herramienta o la lógica de negocio?
Los sistemas de agentes pueden volverse complejos rápidamente. Esto ofrece a los equipos una forma más limpia de ver lo que realmente sucedió.
🤝 Depurador A2A: Prueba la Comunicación Agente-a-Agente
Los sistemas multiagente son cada vez más comunes. Una vez que los agentes comienzan a trabajar juntos, necesitas una forma confiable de verificar si pueden pasar tareas, intercambiar mensajes y devolver resultados correctamente.
Apidog ahora soporta la depuración para el protocolo A2A de Google, o Agente-a-Agente.
Puedes enviar solicitudes A2A directamente, inspeccionar parámetros de solicitud, verificar respuestas y validar el resultado de la interacción. Esto ayuda a los equipos a probar la comunicación agente-a-agente sin tener que saltar entre herramientas separadas o leer los detalles del protocolo manualmente.
La diferencia entre las dos nuevas herramientas de depuración es simple:
- El Depurador de Agentes de IA verifica lo que sucede dentro de un solo agente mientras ejecuta una tarea.
- El Depurador A2A verifica si un agente puede comunicarse con otro agente.
La mayoría de los equipos que trabajan en agentes necesitarán ambos tarde o temprano.
📦 Importa Datos de Postman a Través de la API de Postman
La migración de Postman ahora tiene una mejor opción para equipos más grandes.
Apidog ya soportaba la importación de archivos locales de Postman. Ahora también puedes importar Espacios de Trabajo, Colecciones y Entornos a través de la API de Postman.
Esto está diseñado para migraciones masivas al crear nuevos proyectos. En la práctica, es más cercano a mover un Espacio de Trabajo completo de Postman a Apidog. Si tu cuenta de Postman tiene múltiples Espacios de Trabajo, Apidog creará proyectos correspondientes después de la importación.
Eso significa menos pasos de exportación local, carga y limpieza. Para importaciones pequeñas, los archivos locales siguen funcionando. Para migraciones de espacios de trabajo más grandes, la ruta de la API debería ser mucho menos tediosa.
📄 "Preguntar a la IA" en Documentos Publicados Ahora se Abre en la Barra Lateral
La función "Preguntar a la IA" en la documentación publicada ahora funciona en una barra lateral.
Los lectores pueden mantener el documento actual abierto mientras hacen preguntas al respecto. Eso suena como un pequeño cambio de interfaz de usuario, pero elimina una gran cantidad de idas y venidas. Puedes leer la documentación de la API, hacer una pregunta, hacer un seguimiento y aún así mantener tu posición en la página.
Es especialmente útil para documentos más largos, donde la respuesta puede estar en algún lugar de la página pero no es fácil de encontrar rápidamente.
🧠 Proveedores de Modelos de IA Personalizados
Los equipos también pueden conectar proveedores personalizados con una URL Base personalizada. Si tu empresa ya utiliza un servicio de modelo autoalojado o una pasarela de modelo interna, puedes integrar esa configuración en Apidog en lugar de cambiar de herramienta cada vez que necesites depurar un flujo de trabajo relacionado con la IA.
🐞 Corrección de Errores y Pequeñas Mejoras
También hemos lanzado una serie de correcciones y actualizaciones de calidad de vida este mes:
- Se corrigió un problema donde la fusión inteligente de OpenAPI no mantenía los ejemplos de respuesta del endpoint.
- Se corrigió un problema donde la fusión de una rama secundaria a una rama principal protegida podía incluir endpoints que no estaban seleccionados.
- Se corrigió la visualización incorrecta del desplegable al crear versiones de endpoints desde ramas.
- Se corrigió un problema donde TestData y TestCases no funcionaban al ejecutar pruebas a través de la CLI.
- Se corrigió un problema donde la exportación de OpenAPI incluía componentes de respuesta de módulos no relacionados.
- Se corrigió el formato de exportación de Markdown para JSON con comentarios.
- Se corrigió un error de exportación de Word causado por
crypto is not defined. - Se corrigió un problema donde la importación de Knife4j con Basic Auth habilitado no mostraba los campos de nombre de usuario y contraseña.
- Se corrigió un error de filtrado de endpoints cuando las etiquetas eran números.
- Se corrigió un problema donde
apidog endpoint list --branchno devolvía datos para la rama especificada. - Se corrigieron varios problemas de parámetros, filtrado y mensajes de error de la herramienta MCP.
- Se corrigió un problema donde el código generado no incluía la opción de configuración
typescriptThreePlus.
🌟 Qué Significa Esto
Abril es un lanzamiento práctico para los equipos que construyen productos de Agentes de IA.
El Depurador de Agentes de IA te ayuda a inspeccionar una única ejecución de agente. El Depurador A2A te ayuda a probar la comunicación entre agentes. La importación de la API de Postman hace que la migración sea menos dolorosa. La barra lateral de "Preguntar a la IA" facilita el uso de los documentos publicados. Los proveedores de modelos personalizados dan a los equipos más control sobre su configuración de IA.
Nada de esto es llamativo por el simple hecho de ser llamativo. Es el tipo de herramientas que uno empieza a querer una vez que el desarrollo de agentes pasa de las demostraciones a los proyectos reales.
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