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Nappai Documentation

Crea tu propio harness

Un modelo de IA por sí solo solo escribe texto. Lo que lo convierte en un agente capaz de terminar un trabajo largo es todo lo que lo rodea: un harness (un «arnés»). Es el bucle de trabajo que le permite planificar, usar herramientas, leer y escribir archivos, consultar guías de la empresa y repartir tareas, paso a paso, hasta entregar el resultado.

Los asistentes de programación más conocidos son eso: un buen modelo dentro de un buen harness. En NappAI, el harness es el componente Deep Agent, y tú decides con qué lo equipas:

PiezaQué le da al agenteCómo se conecta
ModeloLa inteligencia que decide cada paso.Un componente de modelo en Model.
HerramientasAcciones concretas: buscar en internet, leer una hoja de cálculo, enviar un correo, consultar una base de datos.Cualquier componente con salida Tool en Tools.
Servidores MCPLas herramientas que otras aplicaciones publican con el estándar MCP, listas para usar.Un servidor de la categoría MCPs o MCP Connection en Tools.
SkillsEl conocimiento de tu empresa: cómo se hace una tarea, en qué orden y con qué formato se entrega.Stored Skill o una skill de NappAI en Skills.
Plan y archivosUna lista de tareas que el agente va tachando y unos archivos de trabajo donde guarda notas.Vienen incluidos.
Subagentes y entorno de códigoAyudantes especializados en los que delegar, y un ordenador aislado donde ejecutar código.Opcionales, en las opciones avanzadas.

El resultado es un agente hecho a la medida de un trabajo: con las herramientas justas y con el método de tu empresa escrito en skills, sin programar.

Este vídeo monta un harness completo: un asistente que prepara el estudio de nombre de un negocio nuevo.

Lo que ves en el vídeo

  1. En Mis Skills se crea la skill estudio-de-nombre: el método de la agencia para buscar nombres, en cuatro pasos y con el formato del informe.
  2. En el flujo, un Deep Agent con un modelo DeepSeek recibe unas instrucciones cortas: antes de empezar, mira si una skill explica la tarea y síguela.
  3. Su primera herramienta es Web Search (SearXng), para buscar en internet sin claves.
  4. La segunda es un servidor MCP, Find-A-Domain, de la categoría MCPs: comprueba si un dominio está libre. Se elige su herramienta check_domain y se marcan sus datos para que los rellene la IA.
  5. Con Enable Skills activado aparece la conexión Skills, y se le conecta un Stored Skill con la skill recién creada.
  6. En el Entorno de Pruebas se le pide el estudio de nombre de una cafetería de especialidad en Valencia. El agente busca la competencia, propone nombres, comprueba sus dominios, cambia los que están ocupados y entrega el informe con el formato que pide la skill. En el vídeo descarta los nombres con los dos dominios ocupados, los sustituye por otros y recomienda «Granograno», con el .com y el .net libres.

El ejemplo completo, con los textos para copiar, está en Ejemplo: estudio de nombre.

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