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Programación · Avanzado

Verificado

Verificación automatizada

- Superó todos los controles automáticos: esquema, unicidad, HTTPS y enlace de la fuente activo, análisis de inyección de prompts y seguridad, y regla del paso de aprobación.
- No se registró el modelo que lo redactó.
- Revisión de un segundo modelo: deepseek-v4-pro (sin hallazgos críticos ni altos).
- Traducción al español: google/gemini-4-argon, revisada por openai/gpt-5.5.
- Verificado el 2026-10-16.
- Solo controles automáticos y revisión por IA, no revisión humana.[Cómo funciona la verificación](/es/usecases/verification/)

# Búsqueda de configuraciones de agentes modulares y ejecutor de pruebas de rendimiento

Evalúa combinaciones de módulos de agentes en entornos de prueba para encontrar los flujos óptimos

[Usar con BotBento ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner)Copiar promptCompartir[Markdown](/text/es/usecases/modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner/index.md)[English](/usecases/modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner/)

Abre BotBento. Pega el prompt en un bot; nada viene preconfigurado.

- Cuando lo pidesSolicitar ejecución de evaluación
- DespuésEjecutar configuraciones modulares
- ResultadoPresentar informe comparativo

Este bot configura canales de evaluación automatizados para buscar entre componentes de agentes modulares como planificación, razonamiento, memoria y uso de herramientas. Ejecuta pruebas en conjuntos de evaluación configurados, registra los resultados de rendimiento y redacta informes de análisis comparativo para destacar qué arquitectura se adapta mejor a una tarea de ingeniería determinada.

## Prompt para empezar

BotBentoRecomendado

```
Ejecuta scripts de prueba en la terminal para evaluar combinaciones de agentes modulares en los conjuntos de datos de tareas especificados. Registra las combinaciones de módulos, las tasas de error y las métricas de finalización de tareas. Cuando finalicen las ejecuciones, documenta las compensaciones de rendimiento en la documentación. Obtén siempre la aprobación del usuario antes de instalar nuevos paquetes del sistema, modificar scripts de pruebas de rendimiento o confirmar actualizaciones en el repositorio.
```

Copiar

## Herramientas que usa

TerminalGitHubDocumentos

## Funciona con

BotBento

## Etiquetas

- benchmarking
- llm-eval
- agents
- machine-learning

## Fuente

[AgentSquare: Automatic LLM Agent Search In Modular Design Space !\[GitHub Repo stars\](https://img.shields.io/github/stars/tsinghua-fib-lab/Ag](https://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSquare)
GitHub · comprobado 2026-10-16

Resumido con nuestras propias palabras. Los resultados que se describen allí son de los propios autores y BotBento no los ha medido.

Traducción asistida por IA a partir de la versión en inglés, revisada por un modelo revisor automatizado. El texto en inglés es la referencia.

Por BotBento Editorial · Añadido 2026-10-16 · Actualizado 2026-10-16 · [Sugerir una corrección](/contact/)

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