IA · 14 de octubre de 2026
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Experimento de búsqueda agentica utilizando modelos de código abierto
Un investigador llevó a cabo un experimento para desarrollar un sistema de búsqueda agentica basado en modelos de código abierto con el objetivo de identificar personas específicas, como especialistas en inteligencia artificial y personal de recursos humanos de la empresa Sber.
El proyecto utilizó una infraestructura compuesta por diversas herramientas. Se empleó Agent Hermes para proporcionar capacidades de búsqueda, apertura de páginas y registro de resultados. Ollama actuó como proveedor local de modelos, mientras que OpenRouter funcionó como el mercado para acceder a modelos de pago y al modelo JEV. Este último, JEV, operó como un modelo juez encargado de validar los resultados basándose en criterios de confirmación de rol, categoría profesional y vigencia del empleo.
Para la orquestación del proyecto y la gestión de los agentes, se utilizó Grok bot, el cual permitió desplegar Ollama, Hermes y SearXNG en la nube. El proceso de búsqueda siguió una jerarquía de fuentes: primero se consultó Yandex a través de SearXNG, seguido por la memoria caché de Ollama y, finalmente, la búsqueda activa de Ollama con un límite de tres llamadas por ejecución.
El experimento reveló dificultades significativas al intentar utilizar motores de búsqueda globales. Google y Qwant bloquearon los accesos mediante captchas, mientras que Bing proporcionó resultados irrelevantes. Se determinó que el acceso estable a Google desde direcciones IP de servidor es inviable debido a que, en 2026, la empresa implementó verificaciones de huellas TLS que detectan la contradicción entre una IP residencial y una huella de servidor.
Además, se analizaron las limitaciones de las interfaces de programación de aplicaciones. El Custom Search JSON API de Google está cerrado para nuevos clientes y cesará sus funciones el 1 de enero de 2027. El servicio alternativo de búsqueda web de Google requiere un gasto mínimo de 30.000 dólares mensuales, cifra que excedía el presupuesto. Por otro lado, la API de búsqueda de Bing cerró el 11 de agosto de 2025 y la función Gemini Grounding no está disponible en Rusia.
En cuanto a la eficiencia de los motores, el investigador concluyó que Yandex es superior para indexar sitios rusos como Habr, hh.ru y vc.ru. Datos de instancias públicas de SearXNG de octubre de 2026 muestran que Yandex y Bing tienen un 0% de errores, mientras que Google presenta un 10%, DuckDuckGo un 60%, Brave un 85% y otros como Startpage y Mojeek casi un 100%.
El presupuesto asignado para el experimento fue limitado, destinando 10 dólares a OpenRouter y 10 dólares a Ollama. Para una prueba inicial de rendimiento, se utilizó el modelo gemma4:31b a través de Ollama Cloud con la tarea de localizar diez nombres específicos en el sitio de desarrolladores de Sber.