Quan es desenvolupen habilitats d’agent basades en intel·ligència artificial que interactuen amb APIs externes, sorgeix un repte silenciós però crític: com validar que l’agent funciona correctament sense dependre de sistemes productius? La temptació de provar manualment i assumir que tot està bé és gran, però en entorns empresarials on la precisió i la fiabilitat són clau, aquest enfocament és insostenible. A Q2BSTUDIO, com a empresa especialitzada en aplicacions a mida, sabem que l’avaluació sistemàtica és part fonamental del cicle de vida del programari, i els agents d’IA no n’són excepció.
El problema principal en avaluar agents que consumeixen APIs és triple: primer, cada crida a una API externa té un cost econòmic directe. Si executes 50 escenaris amb 3 models i 5 repeticions, estàs davant de 750 crides per sessió. Multiplica això per cada iteració d’ajust de prompts i el cost es dispara sense generar valor per a l’usuari final. Segon, quan l’API realitza operacions d’escriptura —PATCH, DELETE—, les teves proves estan mutant dades reals. L’estat del sistema es contamina entre execucions i els resultats deixen de ser fiables. Tercer, si altres equips o sistemes també escriuen a la mateixa API, introdueixes un factor d’indeterminisme: una caiguda en la puntuació pot ser deguda a canvis externs, no a modificacions en l’agent.
Molts equips opten per ignorar aquestes dificultats i simplement confien en proves manuals. Però aquesta estratègia porta a agents que funcionen avui i fallen demà quan el model s’actualitza, o que mostren un rendiment excel·lent en una demo però es comporten de manera impredictible davant respostes lleugerament diferents de l’API. Sense mètriques objectives, l’equip de desenvolupament navega a cegues.
Una solució clàssica és construir un servidor mock que imiti l’API real. No obstant, mantenir un mock actualitzat consumeix temps i es desincronitza ràpidament quan el backend real evoluciona. A més, perquè l’agent utilitzi el mock cal canviar les URL a la definició de l’habilitat, cosa que modifica els tokens que el model processa. En avaluar una versió alterada de l’agent, ja no estàs mesurant el que desplegaràs en producció. Això introdueix una variable no desitjada en la mesura.
Una alternativa més lleugera és l’emulació d’API a través d’un proxy local. Eines com Dev Proxy permeten interceptar les peticions HTTP de l’agent i respondre amb dades simulades, tot des d’un fitxer de configuració JSON. L’agent continua cridant les URL reals i no nota la diferència. Les dades es reinicien a cada execució; no hi ha costos d’API ni mutació de dades productives. Quan acabes les proves, simplement elimines el proxy i l’agent torna a funcionar contra el servidor real sense necessitat de modificar el codi.
Aquest enfocament és especialment útil en projectes que integren IA amb serveis cloud com AWS o Azure, on les crides a APIs gestionades poden generar costos elevats si no es controlen. A Q2BSTUDIO, en treballar amb clients que necessiten cloud AWS/Azure, recomanem sempre una capa de proves que aïlli les avaluacions dels entorns de pagament. La mateixa lògica aplica a la ciberseguretat: provar agents que consumeixen APIs d’autenticació o bases de dades sense posar en risc dades sensibles és crític. Per això, disposar d’un sandbox aïllat on executar escenaris de seguretat sense exposar informació real és una pràctica que cap empresa hauria de passar per alt.
Més enllà de l’eina concreta, el que importa és interioritzar que l’avaluació d’agents d’IA no és un extra, sinó una responsabilitat de l’equip de desenvolupament. Ja sigui mitjançant proxies, mocks lleugers o entorns de staging dedicats, l’objectiu és el mateix: obtenir mètriques repetibles, fiables i econòmiques. A Q2BSTUDIO apliquem aquests principis en cada projecte d’automatització de processos i desenvolupament d’agents intel·ligents, combinant tècniques de testing tradicionals amb les particularitats de la intel·ligència artificial.
Incorporar aquesta mentalitat des del principi permet detectar regressions abans que arribin a producció, estalviar costos operatius i garantir que l’agent es comporti de forma previsible fins i tot quan l’entorn extern canviï. La clau és dissenyar una bateria d’escenaris que cobreixin tant el camí feliç com els casos extrems, i executar-los de forma automatitzada a cada iteració. Si no mesures, no pots millorar; i sense un entorn de proves aïllat, les teves mesures seran soroll.
En definitiva, provar habilitats d’agent sense usar APIs reals és possible, necessari i més senzill del que sembla si s’adopten les eines i processos adequats. A Q2BSTUDIO ajudem empreses a integrar aquestes pràctiques en els seus fluxos de desenvolupament, ja sigui per a aplicacions a mida, solucions de BI/Power BI o agents d’IA conversacionals. La propera vegada que el teu equip estigui a punt de llançar un agent a producció, pregunta’t: tinc dades objectives del seu rendiment? Si la resposta és no, és hora de canviar l’enfocament.
