Al trabajar con IA agentica, basarse en detalles inexactos puede escalar rápidamente hasta convertirse en un problema significativo, ya que el sistema traduce la salida que genera directamente en una ejecución real. Debido a este riesgo inherente, si estás desarrollando un agente diseñado para responder a información externa, con simplemente recuperar esos datos no basta. Debes determinar con cuidado exactamente qué piezas de información están calificadas para iniciar una acción.

Para hacerlo con éxito, necesitas implementar evaluaciones exhaustivas de tus datos antes de avanzar. Asegúrate de autenticar la identidad y el origen de la información, verificar su fuente y confirmar qué tan reciente es. Además, es esencial buscar cualquier contradicción lógica y medir el nivel de confianza general del material.

Puedes construir fácilmente esta capa de validación necesaria dentro de tu propio agente consultando la guía proporcionada por @Fetch_ai_IL en el siguiente enlace.

https://innovationlab.fetch.ai/resources/docs/agent-communication/sdk-uagent-communication