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title: 'Trayectorias de agentes: éxito, eficiencia, recovery y policy'
seo_title: 'Trayectorias de agentes: éxito, eficiencia, recovery y policy en vídeo'
description: 'Una trayectoria agentic se evalúa por outcome y por proceso: tools y estados observados explican cómo se llegó al resultado, mientras recovery, coste y policy separan éxito limpio de éxito corrupto.'
keywords: agent evaluation, trajectory evaluation, tool calls, policy compliance, recovery, retries, efficiency, agent traces, outcome evaluation
date: '2026-09-13T00:00:00+00:00'
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      <span>0:36</span>
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    <h1>Trayectorias de agentes: éxito, eficiencia, recovery y policy</h1>
    <p>Una trayectoria agentic se evalúa por outcome y por proceso: tools y estados observados explican cómo se llegó al resultado, mientras recovery, coste y policy separan éxito limpio de éxito corrupto.</p>
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    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Resumen del vídeo</span>
      <h2 id="video-summary-title">Las ideas que debes retener</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__snippet-grid">
      
      <article>
        <span>01</span>
        <h2>Una trayectoria es una secuencia de transiciones, no una lista de tool names</h2>
        <p>Para razonar sobre una ejecución podemos representar cada paso como:</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>Empieza por el outcome: ¿la tarea terminó realmente resuelta?</h2>
        <p>Cuando el resultado puede comprobarse directamente, el primer grader debería inspeccionar el estado real.</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>Después evalúa las decisiones que sí importan durante el camino</h2>
        <p>No toda diferencia de trayectoria es relevante.</p>
      </article>

    </div>
  </section>

  
  <section class="s5-video-watch__chapters" aria-labelledby="video-chapters-title">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Momentos clave</span>
      <h2 id="video-chapters-title">Ve directamente a una sección</h2>
    </div>
    <ol><li><a href="?t=0" data-s5-video-seek="0"><time>0:00</time><span>Acción, tool result y estado forman la trayectoria</span></a></li>
<li><a href="?t=12" data-s5-video-seek="12"><time>0:12</time><span>El recovery debe restaurar progreso sin ocultar fallos</span></a></li>
<li><a href="?t=24" data-s5-video-seek="24"><time>0:24</time><span>Éxito, eficiencia y policy se aceptan conjuntamente</span></a></li></ol>
  </section>

  

  <aside class="s5-video-watch__source">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Contexto y evidencia</span>
      <h2>Continúa con el artículo completo</h2>
      <p>El capítulo desarrolla el mecanismo, las fuentes primarias, los límites y las conexiones con el resto de la serie.</p>
    </div>
    <a class="s5-video-watch__source-link" href="https://5sigmas.com/series/evaluating-ai-systems-production/04-evaluacion-trayectorias-agentes-tools-exito-eficiencia-recuperacion-policy/">Leer el artículo →</a>
  </aside>

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      <span class="s5-eyebrow">Siguiente paso</span>
      <h2 id="related-videos-title">Vídeos relacionados</h2>
    </div>
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    </div>
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