Antes de abrir cada capa, mira cómo encajan. Las instrucciones en markdown dicen qué hacer; el agente lee estas instrucciones, revisa las herramientas disponibles y decide cuál usar; las tools en Python hacen el trabajo de verdad. Y hay un detalle que lo cambia todo: cuando algo sale mal, el agente repara la tool e actualiza el workflow — así el sistema mejora con cada ejecución.

Diagrama ilustrativo — el manual (W) guía el cerebro (A), que usa las manos (T); lo que el agente aprende al corregir un error vuelve al manual, así que el sistema mejora por sí solo.

Qué es

WAT es una sigla sencilla para tres capas que, juntas, le dan a tu proyecto agéntico un manual, un cerebro y manos: Workflows (instrucciones), Agent (el coordinador) y Tools (los scripts). La idea no es una tecnología nueva: es una forma de organizar piezas que ya conoces para que se comuniquen de manera predecible.

La analogía que funciona: imagina que contratas a un asistente nuevo. Le entregas un manual de procedimientos (los workflows), usa su propio razonamiento para decidir qué hacer en cada caso (el agente), y tiene un conjunto de herramientas físicas en la mesa de trabajo (las tools). La mayoría de los proyectos agénticos que vas a construir encajan en este molde; por eso vale la pena aprender el vocabulario una vez y reutilizarlo para siempre.

Por qué aprender

Conceptos clave

Qué es

La capa W son archivos de instrucción en markdown — texto simple con títulos, listas y negrita — que funcionan como una descripción del puesto o un SOP (procedimiento operativo estándar). Cada workflow le indica al agente qué debe hacer en una tarea específica: cuál es el objetivo, cuál es la entrada, cuál es el resultado esperado y cuáles son los pasos.

Esta es la capa que tú además edita. Cambiar el comportamiento del agente casi nunca significa modificar código; significa reescribir el workflow en portugués claro. Un buen workflow documenta cuatro cosas: el objetivo (el resultado final), la entrada (lo que recibe), la salida esperada (formato, nombre, dónde guardar) y los pasos en orden. Cuanto más explícito seas, menos tendrá que adivinar el agente.

# Relatório semanal de vendas

## Objetivo
Gerar um PDF com o resumo das vendas da semana.

## Entrada
A planilha vendas.csv na pasta temporary/.

## Saída
relatorio-AAAA-SS.pdf salvo em temporary/, com total,
top 5 produtos e variação vs. semana anterior.

## Passos
1. Ler vendas.csv com a tool ler_csv.py
2. Calcular totais e top 5
3. Gerar o PDF com a tool gerar_pdf.py

Por qué aprender

Como el workflow es la capa que más cambia, dominarla es lo que más beneficios te da. Un workflow bien escrito hace que el agente acierte a la primera; uno vago hace que pregunte (o, peor, que suponga algo incorrecto). Piensa en él como el briefing que le darías a una persona competente: lo bastante claro para que no haya dudas y lo bastante conciso para no cansar.

Conceptos clave

Qué es

La capa A es el propio asistente de IA: el coordinador, el cerebro del sistema. Lee los workflows, ve qué tools existen y decide, en cada momento, qué herramienta llamar y cuándo. No es un guion fijo: el agente elige el camino, como un gerente de proyecto que delega cada parte a la persona adecuada.

Diagrama ilustrativo — el agente no ejecuta un script fijo; lee el manual y decide qué mano usar para lo que tiene enfrente.

Por qué aprender

Confundir al agente con un script es el error más común de quienes llegan. Un script siempre hace lo mismo en el mismo orden; el agente razona y se adapta. Por eso puede manejar situaciones que no habías previsto, y por eso también tienes que darle buenos workflows (el manual) y buenas tools (las manos): solo es tan bueno como lo que tiene disponible para coordinar.

Conceptos clave

Qué es

La capa T son scripts en Python que hacen el trabajo de verdad. La regla de oro: idealmente, una herramienta hace un solo trabajo — extraer datos de un sitio, generar un PDF, analizar una hoja de cálculo. Son las «manos» del sistema, las que interactúan con el mundo (archivos, APIs, datos).

El punto que disipa el miedo: el agente escribe y repara las herramientas. No necesitas saber programar: describes lo que debe hacer la tool (en el workflow) y el agente genera el Python. Las tools pequeñas y enfocadas son fáciles de probar (solo una cosa puede salir mal), volver a usar (el mismo generar_pdf.py sirve para varios workflows) y arreglar (la solución queda aislada). Una tool que «lo hace todo» se convierte en una caja negra que nadie —ni el agente— entiende bien.

Conceptos clave

Qué es

O ciclo de autom mejora es el superpoder de WAT. El agente ejecuta un workflow, se encuentra con un error, diagnostica la causa, arregla la herramienta — y, lo más importante, actualiza el archivo de workflow para que ese error nunca más ocurra. Con cada ejecución, el sistema funciona con más fluidez y rapidez.

Diagrama ilustrativo — el error no es un desperdicio: se convierte en una mejora permanente del manual. Por eso WAT mejora por sí solo con el uso.

Por qué aprender

Sin el loop, corriges el mismo error cada semana. Con él, cada falla se «paga una vez»: el agente registra la lección en el workflow y el sistema deja de tropezar con eso. Es lo que transforma un prototipo frágil en un asistente confiable, y la clave es insistir en que actualiza el workflow, no te limites a remendar la tool sobre la marcha.

Conceptos clave

Qué es

WAT tiene un estructura de carpetas recomendada que le da un lugar a cada cosa: una carpeta workflows/ (los manuales en markdown), una tools/ (los scripts de Python), una temporary/ (archivos intermedios y de salida), un archivo de entorno .env (claves de API y secretos, nunca compartido) y el CLAUDE.md en la raíz, que orienta al agente sobre todo el proyecto.

Diagrama ilustrativo — cada capa de WAT tiene su carpeta; los secretos quedan aislados en .env y temporary/ guarda lo descartable.

no Plan Mode, crie um CLAUDE.md na raiz usando o framework WAT,
com as pastas workflows/ tools/ temporary/ e um arquivo .env.
Descreva cada camada (W, A, T) e as regras de operação.

projeto/
├─ CLAUDE.md        <- contexto: explica o projeto e o WAT
├─ workflows/       <- W: os manuais em markdown (.md)
├─ tools/           <- T: os scripts Python (.py)
├─ temporary/       <- arquivos intermediários e de saída
└─ .env             <- segredos (NUNCA versionar/compartilhar)

Conceptos clave

Qué es

Tan importante como saber usar WAT es saber cuando no usarlo. Para una tarea puntual (de una sola vez), una experimentación inicial o una solicitud lo suficientemente simple como para expresarlo en una frase, montar toda la estructura WAT es excesivo: burocracia que cuesta tiempo y contexto sin aportar beneficios. En esos casos, basta con escribir la solicitud.

Por qué aprender

Quien aprende WAT a veces quiere estructurarlo todo y acaba creando carpetas y workflows para cosas que podrían resolverse con un comando directo. Saber cuándo no usarlo evita burocracia, ahorra contexto y te permite avanzar rápido. La regla es simple: si cabe en una frase, es una frase; si se repetirá y crecerá, se convierte en WAT.

Conceptos clave