Caso de uso
Un agente LLM (Claude, operando b2g por CLI) condujo una investigación bibliométrica real
de punta a punta: "recomendaciones de arquitectura de agentes de IA desde la perspectiva
AI-in-the-loop". Reparto de roles: el humano fue la autoridad de decisión (framing,
precisión-vs-esfuerzo, aportó el paper canónico); el agente operó la herramienta —el propio
patrón AI-in-the-loop—. Resultado: corpus de 706 papers, red de acoplamiento de 506
nodos / 16 935 aristas, 8→5 comunidades Louvain, muestreo estratificado por cluster e informe
final.
Este issue reporta la Agentic Experience (AX): ¿qué tan operable por un agente es b2g?
No "¿es usable por un humano?", sino: ¿da estado, próximos pasos, errores accionables y
contratos de salida para correr el lazo sin interrumpir al humano de más?
Veredicto: de las CLIs más agente-native que se vieron. Las fricciones de abajo son los
puntos donde el lazo se rompe y el agente tuvo que improvisar o devolver el problema al humano.
Qué funcionó (no tocar)
--json en todos los comandos + contratos de salida estables.
status con "Próximo mejor paso" → affordance explícito, oro para un agente.
- Honest-empty con
reason + fix_command (p. ej. co-citación vacía).
--preview (dry-run) para dimensionar sin gastar red.
- GraphML con
community (Louvain) / degree_centrality / curation_status por nodo →
permitió muestreo estratificado sin comando de clusters.
snapshot + corpus_hash (reproducibilidad de un comando).
- Artefactos abiertos (duckdb, GraphML) → el agente pudo caer a
duckdb/networkx cuando la
CLI no cubría algo, sin quedar encerrado.
Hallazgos accionables (checklist; cada ítem ≈ sub-issue candidato)
P1 — rompen el lazo
P2 — fricción alta
P3 — mejoras de AX
Confusiones de modelo mental (candidatas a docs)
- El triángulo
enrich / chain / accept y quién puebla cited_by_id.
build --scope accepted excluye a los candidate (casi todo el corpus) → corpus casi
vacío inesperado. Relación is_seed / accepted / candidate poco evidente.
- "seeds aceptadas" ≠
is_seed=True.
- Mini-mapa faltante: red → insumo → comando que lo provee (acoplamiento←
references_id;
co-citación←cited_by_id).
Definition of Done
Informe AX completo (con evidencia y citas de comandos): INFORME-AX-bib2graph.md en el
proyecto del usuario. Reportado desde la perspectiva del agente operador (AI-in-the-loop).
Caso de uso
Un agente LLM (Claude, operando
b2gpor CLI) condujo una investigación bibliométrica realde punta a punta: "recomendaciones de arquitectura de agentes de IA desde la perspectiva
AI-in-the-loop". Reparto de roles: el humano fue la autoridad de decisión (framing,
precisión-vs-esfuerzo, aportó el paper canónico); el agente operó la herramienta —el propio
patrón AI-in-the-loop—. Resultado: corpus de 706 papers, red de acoplamiento de 506
nodos / 16 935 aristas, 8→5 comunidades Louvain, muestreo estratificado por cluster e informe
final.
Este issue reporta la Agentic Experience (AX): ¿qué tan operable por un agente es
b2g?No "¿es usable por un humano?", sino: ¿da estado, próximos pasos, errores accionables y
contratos de salida para correr el lazo sin interrumpir al humano de más?
Veredicto: de las CLIs más agente-native que se vieron. Las fricciones de abajo son los
puntos donde el lazo se rompe y el agente tuvo que improvisar o devolver el problema al humano.
Qué funcionó (no tocar)
--jsonen todos los comandos + contratos de salida estables.statuscon "Próximo mejor paso" → affordance explícito, oro para un agente.reason+fix_command(p. ej. co-citación vacía).--preview(dry-run) para dimensionar sin gastar red.community(Louvain) /degree_centrality/curation_statuspor nodo →permitió muestreo estratificado sin comando de clusters.
snapshot+corpus_hash(reproducibilidad de un comando).duckdb/networkxcuando laCLI no cubría algo, sin quedar encerrado.
Hallazgos accionables (checklist; cada ítem ≈ sub-issue candidato)
P1 — rompen el lazo
chain --direction backwardreporta "Candidatos encontrados: 0" pese a que--previewlista miles (5318) y los candidatos no están en el corpus; devuelve instantáneo,sin error, y a la vez imprime "Top candidatos por scent". Output contradictorio. Sin
backward no se puede traer la base intelectual/fundacionales.
read top --kind cocitation→ vacío →fix sugerido
b2g enrich; peroenrich(a) está deprecado (→ "usá chain"), y (b) solopuebla
cited_by_idde seeds aceptadas (por defecto 0).chain --direction forwardtraecitantes pero no puebla
cited_by_id→ la red sigue vacía. Tres comandos tocancited_by_idy ninguno solo lo completa. Propuesta: quechain forwardpueblecited_by_id,y/o honest-empty con el camino feliz único (
accept+ repoblar).P2 — fricción alta
enrichyfilterestán deprecados, pero el--helpno lo dice; el agente se entera al ejecutar. Marcar[DEPRECATED → X]en la 1ª líneadel
--helpy en el listado de comandos.seed --max-results >100→429en la página 2;queries booleanas grandes →
504/timeout. No hay retry/backoff ni--per-page, y el error("Verificá tu conexión") no distingue rate-limit / server-error / query-pesada. Workaround
manual: partir en multi-seed liviano de una página (debería ser interno).
P3 — mejoras de AX
accept/rejectsolo por--ids→ curación masiva es O(n). Falta--all/--scope/--query/--status.communityya está en elGraphML; faltaría
read top --by-community --k N(muestreo estratificado anti-sesgo sin queel agente escriba código).
(172/706) sin
references_id(preprints arXiv → fuera del acoplamiento, incluido el papercanónico), duplicados preprint+publicado, y un registro corrupto (abstract que no matchea el
título). Esto causó una inferencia errónea ("aislamiento" del paper canónico) luego retractada.
Propuesta: panel de salud en
status/validate.en export/
read.Confusiones de modelo mental (candidatas a docs)
enrich/chain/accepty quién pueblacited_by_id.build --scope acceptedexcluye a loscandidate(casi todo el corpus) → corpus casivacío inesperado. Relación
is_seed/accepted/candidatepoco evidente.is_seed=True.references_id;co-citación←
cited_by_id).Definition of Done
--help(P2).Informe AX completo (con evidencia y citas de comandos):
INFORME-AX-bib2graph.mden elproyecto del usuario. Reportado desde la perspectiva del agente operador (AI-in-the-loop).