# TinyFish: cómo conectar agentes de IA con la web

Episodio de [TryCatch.tv](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/trycatch-tv), de Judlup.

- Publicado: 1 de octubre de 2026
- Duración: 1 h 02 min
- Audio: https://anchor.fm/s/26edffb4/podcast/play/126611901/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-9-1%2F433063750-44100-2-4a11595d42fd9.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/trycatch-tv/episodio/7736981-tinyfish-como-conectar-agentes-de-ia-con-la-web

## Sobre este episodio

Un LLM puede razonar sobre información, pero cuando necesita buscar, leer, navegar o interactuar con una página web , necesita herramientas que le permitan salir de su contexto. En esta sesión probamos TinyFish , una plataforma enfocada en darle esas capacidades web a aplicaciones y agentes de IA. Primero entendemos las diferencias entre Search, Fetch, Agent y Browser , cuándo tiene sentido utilizar cada uno y cómo cambia el nivel de autonomía cuando integramos TinyFish mediante MCP. Después hacemos el onboarding desde cero, conectamos TinyFish con un agente y ejecutamos pruebas reales de búsqueda y extracción. La prueba termina siendo especialmente interesante con el sitio de Reebok: Fetch encuentra rápidamente el límite del contenido estático, así que pasamos a un Web Agent para intentar navegar las 18 páginas del outlet. La ejecución tarda cerca de 45 minutos, consume alrededor de 57 pasos y consigue extraer 174 productos únicos, dejando claras tanto las capacidades como las limitaciones y el trade-off entre autonomía, tiempo y costo . La conclusión no es que todo deba resolverse con un Web Agent. Search, Fetch, Agent y Browser tienen costos y niveles de control diferentes; la decisión correcta depende del problema que realmente necesitamos resolver.

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