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TryCatch.tv · Yesterday · 1 hr 2 min

TinyFish: cómo conectar agentes de IA con la web

Un LLM puede razonar sobre información, pero cuando necesita buscar, leer, navegar o interactuar con una página web, necesita herramientas que le permitan salir de su contexto. En esta sesión probamos TinyFish, una plataforma enfocada en darle esas capacidades web a aplicaciones y agentes de IA. Primero entendemos las diferencias entre Search, Fetch, Agent y Browser, cuándo tiene sentido utilizar cada uno y cómo cambia el nivel de autonomía cuando integramos TinyFish mediante MCP. Después hacemos el onboarding desde cero, conectamos TinyFish con un agente y ejecutamos pruebas reales de búsqueda y extracción. La prueba termina siendo especialmente interesante con el sitio de Reebok: Fetch encuentra rápidamente el límite del contenido estático, así que pasamos a un Web Agent para intentar navegar las 18 páginas del outlet. La ejecución tarda cerca de 45 minutos, consume alrededor de 57 pasos y consigue extraer 174 productos únicos, dejando claras tanto las capacidades como las limitaciones y el trade-off entre autonomía, tiempo y costo. La conclusión no es que todo deba resolverse con un Web Agent. Search, Fetch, Agent y Browser tienen costos y niveles de control diferentes; la decisión correcta depende del problema que realmente necesitamos resolver.

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Un LLM puede razonar sobre información, pero cuando necesita buscar, leer, navegar o interactuar con una página web, necesita herramientas que le permitan salir de su contexto. En esta sesión probamos TinyFish, una plataforma enfocada en darle esas capacidades web a aplicaciones y agentes de IA.

Primero entendemos las diferencias entre Search, Fetch, Agent y Browser, cuándo tiene sentido utilizar cada uno y cómo cambia el nivel de autonomía cuando integramos TinyFish mediante MCP. Después hacemos el onboarding desde cero, conectamos TinyFish con un agente y ejecutamos pruebas reales de búsqueda y extracción.

La prueba termina siendo especialmente interesante con el sitio de Reebok: Fetch encuentra rápidamente el límite del contenido estático, así que pasamos a un Web Agent para intentar navegar las 18 páginas del outlet. La ejecución tarda cerca de 45 minutos, consume alrededor de 57 pasos y consigue extraer 174 productos únicos, dejando claras tanto las capacidades como las limitaciones y el trade-off entre autonomía, tiempo y costo.

La conclusión no es que todo deba resolverse con un Web Agent. Search, Fetch, Agent y Browser tienen costos y niveles de control diferentes; la decisión correcta depende del problema que realmente necesitamos resolver.