Cadena de búsqueda con respaldo. DuckDuckGo sigue de primario porque no exige
credenciales: en el camino habitual ningún tercero se entera de qué busca la
familia. Pero su endpoint lite no es una API con contrato, así que cuando
limite por tasa o cambie el HTML, Brave responde.
Dos matices del encadenado:
- Cero resultados NO dispara el respaldo. Si el primario respondió bien y no
encontró nada, esa es la respuesta correcta; encadenar gastaría cuota y
devolvería resultados peores. Solo se avanza ante un error real.
- La cadena recuerda quién respondió: al depurar una respuesta rara, lo
primero que hay que saber es de dónde salió.
Un respaldo sin credencial falla al arrancar y no en la primera consulta —
que es justo cuando el primario ya falló y el respaldo tiene que funcionar.
Aparte, verificando torch en la 2060 apareció un defecto real en backends.py:
torch.cuda.is_bf16_supported() usa including_emulation=True por defecto, así
que devuelve True en Turing, donde bf16 no existe en silicio. La guardia no
habría atrapado el perfil de la 5090 corriendo en la 2060: el entrenamiento
seguía, emulado y silencioso. Medido en la placa: 4,49 ms por matmul en bf16
contra 1,75 ms en fp16, unas 2,6x más lento. Ahora se consulta con
including_emulation=False, con respaldo por compute capability.
11 tests nuevos (113 en total).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Primera tool del agente. No depende del modelo, así que se puede usar y
verificar de punta a punta antes de que exista el modelo propio.
Sobre el endpoint: la API oficial de DuckDuckGo ("Instant Answer") no sirve
para esto — responde definiciones y fichas de entidades, y para una consulta
normal devuelve 200 con el cuerpo vacío. Los resultados web reales solo están
en el endpoint lite, que no es una API con contrato: el HTML puede cambiar y
hay límite de tasa. Por eso el backend está detrás de una interfaz y queda
implementado también SearxNG autoalojado, que es un cambio de una línea de
config cuando haga falta.
Decisiones:
- Presupuesto de contexto explícito: con seq_len 2048 los resultados compiten
con la memoria recuperada y el turno del usuario, así que se devuelven cinco
recortados en vez de diez completos.
- Las redirecciones /l/?uddg= se desenvuelven al destino real: guardarlas
ensuciaría la memoria episódica, donde dos búsquedas a la misma página
parecerían páginas distintas.
- Caché con TTL, que es de comportamiento y no de rendimiento: en una casa las
mismas preguntas se repiten muchas veces por día.
- Sin resultados devuelve "Sin resultados." en vez de vacío, para que el modelo
pueda decir que no encontró nada en lugar de inventar.
Se quitan Brave y Tavily de .env.example: ya no hay credenciales que gestionar
ni un tercero al que informarle qué busca la familia.
23 tests nuevos (71 en total), contra una respuesta real guardada como fixture:
el parser es lo que se rompe cuando cambia el markup, y tiene que fallar en la
suite y no en producción. Ningún test sale a internet.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
msaldain