Quemando miles en pruebas de agentes IA fue mi error inicial hasta que diseñé una solución que dejó el coste en cero y aumentó la confianza en los tests
El problema era claro: cada ejecución con llamadas reales a la API generaba gasto real. En mis flujos de integración continua el coste por push superaba los 40 dólares y la factura mensual llegaba a 1200 dólares solo por pruebas. Además las pruebas eran poco deterministas y daban fallos intermitentes
La solución fue crear un sistema de mocking inteligente para IA que permite ejecutar pruebas ilimitadas a coste cero, ofrecer respuestas deterministas, alternar fácil entre mock y proveedor real y poder implementarlo en 15 minutos
Paso 1 Crear una interfaz de proveedor IA que defina métodos para generar respuestas y para generar respuestas estructuradas. Esta abstracción permite intercambiar implementaciones sin tocar la lógica de negocio
Paso 2 Construir un proveedor mock sencillo que empareje patrones de texto con respuestas predefinidas en formato JSON cuando sea necesario. El mock devuelve respuestas deterministas para casos como calculo de prioridad, descomposición de tareas y composición de equipos
Paso 3 Implementar el proveedor real que llame al servicio de IA en producción y que acepte un prompt con instruccion para devolver JSON valido acorde a un esquema cuando se requiera
Paso 4 Usar un patron factory para seleccionar automaticamente el proveedor: en CI o cuando la variable de entorno TESTING esta activa usar Mock, en produccion usar el proveedor real con la clave de API. Esto evita gastar dinero en pipelines
Paso 5 Configurar los tests para forzar el modo testing en entornos automatizados. Con pytest se puede setear una fixture autouse que active TESTING durante la ejecucion de cada suite
Resultados Antes de este patron gasto por ejecucion de CI alrededor de 40 USD, suites de 3 a 5 minutos, tests no deterministas y miedo a ejecutar pruebas con frecuencia. Despues coste 0 para ejecuciones ilimitadas, suites en 30 segundos, pruebas deterministas y desarrollo guiado por tests restaurado
Uso en produccion y desarrollo: en produccion TESTING false para usar OpenAI o proveedor real; en CI y pipelines TESTING true para usar mocks; en desarrollo sin variables usa la API real para pruebas manuales
Mejoras avanzadas: evolucionar el mock recopilando historicos de respuestas reales para enriquecer patrones y exportar ejemplos reales que ayuden a mantener las respuestas mock alineadas con el comportamiento del proveedor real
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Preguntas para reflexionar Cual es tu presupuesto actual para pruebas de IA Has probado otras estrategias de mocking Como te gustaria que fueran las respuestas deterministas del mock Para que casos de uso necesitas agentes IA o integracion con Power BI
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