El graph engineering es el paso siguiente al loop engineering: cuando ya no tienes un bucle sino varios agentes que dependen unos de otros, lo que diseñas ya no es un ciclo, es una topología. Nodos (cada agente o paso), aristas (qué alimenta a qué) y cardinalidad (uno a uno, uno a muchos, joins donde varias ramas se reúnen antes de continuar). Ahí aparecen decisiones que en un bucle suelto no existían: qué ramas pueden ir en paralelo y cuáles obligan a esperar, qué se hace cuando una rama falla y las demás ya han avanzado, y sobre todo el blast radius —a cuántos nodos afecta cambiar uno—. El autoengaño habitual es creer que un grafo grande es más inteligente que un bucle bien puesto: casi siempre es más caro, más difícil de depurar y con más sitios donde perder contexto entre nodos. La recomendación es la de siempre en esta casa: empezar con dos o tres nodos con dependencias reales, apoyarse en los frameworks que ya modelan grafos de agentes y en lo que aporta un orquestador, y no dibujar la arquitectura entera antes de haber visto funcionar la primera arista.
Modela «<tu flujo>» como un grafo de agentes: nodos, aristas y qué depende de qué. Marca qué ramas pueden ir en paralelo, dónde hay un join que obliga a esperar y qué pasa si una rama falla con las demás ya avanzadas. Si con un solo bucle basta, dímelo y no montes el grafo.
Fuentes en Web Reactiva
Sin Momentos: las fuentes son `post` y el índice de huellas solo cubre audio/vídeo (`wr`, `wrp`, `step`). No hay todavía transcripciones que hablen de topologías de agentes; no se fuerzan citas tangenciales.
Artículo creado por Daniel Primo con ayuda de la IA en base a lo compartido en el podcast, vídeos y textos de Web Reactiva.