Postman acaba de lanzar algo revolucionario. La empresa, ya un nombre conocido en el desarrollo de API, ha lanzado su AI Agent Builder, una plataforma que permite a los desarrolladores diseñar, probar e implementar agentes impulsados por IA con una facilidad sin precedentes.
Piense en ello como dar a sus API una mejora cerebral, permitiéndoles tomar decisiones, resolver problemas y automatizar tareas sin la supervisión humana constante. Esta innovación representa un importante paso adelante en la gestión de API, que permite a los desarrolladores integrar sin problemas la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo.
¿Qué es exactamente AI Agent Builder de Postman?
El AI Agent Builder es más que una simple función: es una completa reimaginación de cómo las API interactúan con la inteligencia artificial. Al combinar la sólida infraestructura de API de Postman con los LLM de vanguardia, esta plataforma permite a los desarrolladores cerrar la brecha entre la funcionalidad tradicional de la API y la automatización inteligente.
¿El resultado? Agentes inteligentes que pueden automatizar tareas que van desde la detección de errores hasta la orquestación de flujos de trabajo a gran escala.
Durante años, Postman ha sido la herramienta de referencia para las pruebas de API, pero el auge de la IA generativa empujó a la empresa a reimaginar su papel. Como señaló el CEO Abhinav Asthana, "Las API son fundamentales para los agentes de IA. Sin ellas, los agentes no pueden interactuar con los servicios ni ejecutar flujos de trabajo". Esta constatación condujo al nacimiento del AI Agent Builder, diseñado para cerrar la brecha entre el potencial de la IA y las aplicaciones de API del mundo real.
La herramienta permite a los desarrolladores crear agentes que pueden realizar tareas como la detección de errores, la orquestación de flujos de trabajo, la automatización del servicio de atención al cliente y mucho más.
Características principales de AI Agent Builder de Postman
1. Integración directa con modelos de lenguaje grandes (LLM)
Una de las características más destacadas del AI Agent Builder es su perfecta integración con LLM como GPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google. Estos modelos aportan capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural a las API, lo que permite a los desarrolladores crear agentes que puedan comprender el contexto, generar respuestas y tomar decisiones.
- Conexiones LLM fáciles: Los desarrolladores pueden conectarse a LLM sin configuraciones complejas ni middleware adicional.
- Indicaciones personalizables: La plataforma le permite definir indicaciones del sistema que guían el comportamiento de los LLM en escenarios específicos.
- Pruebas en tiempo real: Los desarrolladores pueden probar las interacciones con los LLM directamente dentro de Postman para garantizar la precisión y la fiabilidad.
Esta integración permite crear agentes inteligentes capaces de gestionar tareas como consultas de atención al cliente, análisis de datos o incluso generar información a partir de datos no estructurados.
2. API de generación de herramientas
La API de generación de herramientas es otra característica potente que distingue a Postman. Con esta capacidad, los desarrolladores pueden transformar cualquier API de la extensa red de API públicas de Postman en herramientas listas para el agente en cuestión de minutos.
Paso 1. Buscar una solicitud de API
La red de API públicas de Postman es uno de sus activos más valiosos. Con más de 18.000 API preconstruidas disponibles, los desarrolladores tienen acceso a una amplia biblioteca de recursos para crear agentes inteligentes.
Con esta función, puede integrar rápidamente API populares como Stripe para pagos o Google Maps para geolocalización. También puede encontrar API adecuadas para diversas industrias y aplicaciones (o API compartidas por otros desarrolladores de la comunidad).
Esta extensa red garantiza que siempre tendrá las herramientas que necesita para crear agentes potentes sin empezar desde cero.
Paso 2. Seleccionar un LLM y un lenguaje de programación
(Actualmente, AI Agent Builder de Postman es compatible con Javascript o Typescript, pero pronto habrá más idiomas)
En muchos casos, un único LLM puede no ser suficiente para todas las tareas dentro de un flujo de trabajo de agente. Postman aborda esto admitiendo múltiples modelos dentro de un único flujo de trabajo.
Puede elegir diferentes LLM para tareas específicas (por ejemplo, un modelo para la generación de texto y otro para el análisis de sentimientos). Además, puede cambiar fácilmente entre modelos a medida que haya nuevos disponibles sin tener que rehacer todo el flujo de trabajo.
Esta flexibilidad le permite una mejor optimización de tareas: Seleccione modelos basados en sus puntos fuertes para optimizar el rendimiento en varios casos de uso. Esto garantiza que sus agentes sigan siendo adaptables a medida que evoluciona la tecnología.
Haga clic en el botón "Generar código" y su código estará listo para pegarlo en su flujo de trabajo de agente.
- API listas para el agente: Convierta las API en herramientas optimizadas para su uso en flujos de trabajo de IA con un mínimo esfuerzo.
- Ajustes personalizados: Ajuste la configuración de generación de herramientas para que se ajuste a marcos o requisitos específicos del agente.
- Generación de código: Genere automáticamente fragmentos de código reutilizables para integrar las API en los flujos de trabajo.
Esta función reduce significativamente el tiempo de desarrollo al automatizar gran parte del proceso de configuración necesario para integrar las API en sistemas inteligentes.
3. Flujos de trabajo visuales sin código (flujos de Postman)
Los flujos de Postman proporcionan una interfaz sin código para crear flujos de trabajo visualmente. Esta herramienta de arrastrar y soltar permite a los desarrolladores crear comportamientos de agente complejos sin escribir una sola línea de código.
- Interfaz intuitiva: Conecte API, bloques lógicos y LLM mediante un sencillo mecanismo de arrastrar y soltar.
- Automatización del flujo de trabajo: Cree agentes capaces de realizar tareas como la gestión de inventario, el procesamiento de pagos o el envío de alertas.
- Componentes reutilizables: Guarde y reutilice los componentes del flujo de trabajo en varios proyectos para un desarrollo más rápido.
Esta función democratiza el acceso al desarrollo de agentes de IA haciéndolo accesible incluso a aquellos que no tienen una amplia experiencia en programación.
4. Herramientas integradas de prueba y depuración
Postman siempre ha destacado en la provisión de herramientas para probar y depurar API, y el AI Agent Builder continúa esta tradición con capacidades mejoradas adaptadas para agentes inteligentes.
- Asistente de IA Postbot: Un asistente integrado que ayuda a probar las indicaciones, depurar los flujos de trabajo y generar documentación automáticamente.
- Simulaciones de escenarios: Pruebe sus agentes en diversas condiciones, como picos de tráfico o anomalías de datos, para garantizar un rendimiento sólido.
- Detección de errores: Identifique automáticamente los problemas en los flujos de trabajo o las integraciones de API antes de la implementación.
Estas herramientas agilizan el proceso de desarrollo minimizando los errores y garantizando que sus agentes funcionen de forma fiable en entornos de producción.
Postman facilita la organización de sus API y flujos de trabajo en colecciones para una mejor colaboración y escalabilidad.
- Colecciones compartidas: Comparta colecciones con los miembros del equipo o entre organizaciones para agilizar los esfuerzos de desarrollo.
- Control de versiones: Realice un seguimiento de los cambios realizados en las colecciones a lo largo del tiempo para una mejor gestión del proyecto.
- Herramientas de colaboración: Trabaje en colaboración en las colecciones con funciones como comentarios y actualizaciones en tiempo real.
Estas funciones de organización son particularmente útiles para los equipos que trabajan en proyectos a gran escala que involucran múltiples agentes o flujos de trabajo. Sin embargo, lo que le falta a Postman aquí es un flujo de trabajo completo que se integre con la documentación de la API, de la cual podría seleccionar Apidog como la alternativa perfecta a Postman.
Reflexiones finales: ¿Llegan los agentes de IA al ámbito de las pruebas de API?
El movimiento de Postman no se trata solo de API, sino que es parte de un cambio más amplio hacia la IA agentic, donde los sistemas actúan de forma autónoma para resolver problemas. Piense en ello como la revolución de las aplicaciones móviles: las primeras aplicaciones eran básicas, pero la integración con los servicios en la nube convirtió los teléfonos inteligentes en herramientas esenciales. Del mismo modo, los agentes de IA evolucionarán de herramientas de nicho a componentes centrales de la infraestructura empresarial.
¿Significa AI Agent Builder de Postman el fin de los probadores de API?
AI Agent Builder de Postman representa una evolución en la forma en que abordamos el desarrollo y las pruebas de API. AI Agent Builder de Postman aumenta la experiencia humana al automatizar los patrones de prueba repetitivos al tiempo que crea nuevas oportunidades para que los probadores desarrollen estrategias de prueba basadas en IA y marcos de validación inteligentes. Les proporciona herramientas avanzadas para manejar las tareas rutinarias de manera más eficiente, lo que les permite concentrarse en escenarios de prueba complejos y en el aseguramiento estratégico de la calidad.
¿Qué puede hacer AI Agent Builder de Postman por las empresas?
La introducción de agentes de IA en las pruebas de API en realidad eleva el papel de los probadores de API al de arquitectos de pruebas de IA. Los probadores ahora tienen la oportunidad de diseñar escenarios de prueba sofisticados que combinan las pruebas de API tradicionales con la validación basada en IA, creando marcos de prueba más completos e inteligentes. Este cambio requiere que los probadores desarrollen nuevas habilidades en la integración de la IA y la optimización del flujo de trabajo, lo que hace que su papel sea más valioso que nunca para garantizar la calidad y la fiabilidad de los ecosistemas de API modernos. A medida que las organizaciones adoptan cada vez más soluciones impulsadas por la IA, la demanda de profesionales cualificados que puedan aprovechar eficazmente estas herramientas manteniendo al mismo tiempo las mejores prácticas de prueba sigue creciendo.
