En el Experimento 7 del Laboratorio AF probamos cómo crear archivos con Hermes Agent a partir de un documento ficticio. Le pedimos transformar las tareas del proyecto Archivo Aurora-615 en un CSV con responsables, fechas y estados.
Revisamos el archivo generado y la exportación JSON para comprobar su creación, su lectura posterior y la exactitud de los datos. La ejecución se realizó con gpt-6.1-sol, aunque inicialmente habíamos previsto utilizar Luna. El CSV resultó correcto, pero su apertura en Excel requirió ajustar la importación para mostrar bien los acentos y utilizar los encabezados de la primera fila.
1. Objetivo del experimento
El objetivo fue comprobar si Hermes podía transformar un documento de texto en un archivo CSV útil, con las tareas acordadas, sus responsables, fechas límite y estados. Evaluamos si respetaba las columnas y el formato solicitado, aplicaba una fecha actualizada, identificaba información ausente y excluía una propuesta que no se había aprobado como tarea.
También comprobamos que el archivo se hubiera creado realmente y que Hermes lo hubiera leído después de guardarlo. Revisamos el CSV por separado y lo importamos en Excel para valorar su uso práctico. Realizamos una sola ejecución; los resultados describen esta prueba concreta y los ajustes manuales posteriores de presentación.
2. Herramientas utilizadas
Utilizamos Hermes Agent Desktop, versión observada 0.21.5 +4585, conectado mediante el proveedor «ChatGPT or Codex Subscription». La captura de /usage y el selector de la sesión mostraron gpt-6.1-sol, con razonamiento Medio y aprobación Manual. Aunque habíamos previsto Luna durante la preparación, registramos el modelo observado en la ejecución.
Preparamos el documento ficticio en el Bloc de notas de Windows y medimos el tiempo aproximado con el cronómetro de Reloj de Windows. Consultamos /usage al terminar y exportamos la sesión en JSON. Después revisamos el CSV generado y utilizamos Excel para comprobar su presentación.
Solo dejamos activados File Operations y Clarifying Questions, con Skills desactivado. El JSON registró una llamada a write_file para guardar el CSV y otra a read_file para comprobarlo. El documento TXT de entrada se incorporó directamente al mensaje como contenido adjunto, sin una llamada de lectura independiente.
Puedes consultar la documentación oficial de Hermes Agent para conocer su configuración y herramientas. Los resultados de esta comparación se basan en las respuestas, las exportaciones JSON y las capturas conservadas
3. Entorno de trabajo
Realizamos la prueba en Windows 11 y guardamos el documento, el CSV y las evidencias en C:\Users\anton\OneDrive\Documentos\Laboratorio-AF-Hermes\Experimento-07-Creacion-archivos. Esta carpeta está dentro de OneDrive y no constituye un entorno aislado del ordenador.
El documento ficticio del proyecto Archivo Aurora-615 contenía seis tareas acordadas. Incluía responsables, fechas límite y estados, una actualización que trasladaba la fecha de T04 del 10 al 12 de noviembre de 2026 y dos datos ausentes: el responsable de T05 y la fecha de T06. También mencionaba una posible traducción al inglés que no se había aprobado como tarea.
Solicitamos un CSV con cinco columnas: id, tarea, responsable, fecha_limite y estado. El formato debía utilizar punto y coma como separador, codificación UTF-8 y fechas AAAA-MM-DD. La revisión posterior en Excel se realizó sobre una importación del CSV; el libro XLSX guardado después fue una copia de revisión preparada por nosotros.
4. Instalación y configuración
No instalamos de nuevo Hermes. Partimos de la configuración del Experimento 6, comprobamos las capacidades y desactivamos Skills. Dejamos habilitados únicamente File Operations y Clarifying Questions y abrimos una sesión nueva para aplicar los cambios.
Durante la preparación habíamos indicado gpt-6-luna, pero la captura posterior mostró gpt-6.1-sol tanto en el selector como en /usage. Registramos esta diferencia y conservamos la ejecución como una prueba con Sol, sin repetirla ni presentarla como una comparación entre modelos.
Adjuntamos el documento TXT y limitamos la petición a crear un CSV en una ruta concreta y volver a leerlo para comprobar su contenido. Mantuvimos la aprobación Manual y prohibimos modificar el original u otros archivos, consultar servicios externos y utilizar terminal, ejecución de código, control del ordenador o delegación.
5. Pruebas prácticas
Preparamos Experimento-07-Tareas-AF.txt con las seis tareas ficticias del proyecto Archivo Aurora-615. El documento incluía una fecha actualizada, un responsable sin asignar, una fecha no establecida y una propuesta de traducción no aprobada. Estos elementos permitían comprobar si Hermes distinguía las tareas acordadas de las propuestas y los datos vigentes de los anteriores.
Adjuntamos el TXT y pedimos crear Experimento-07-Tareas-AF.csv en la carpeta del experimento. Especificamos las cinco columnas y su orden, el separador punto y coma, la codificación UTF-8 y el formato de fechas AAAA-MM-DD. También indicamos que utilizara «No consta» para los campos ausentes y que no inventara información.
La petición exigía volver a leer el CSV después de guardarlo. El JSON registró write_file sobre la ruta indicada y, a continuación, read_file sobre ese mismo archivo. La lectura devolvió el encabezado y las seis tareas, sin truncamiento. Revisamos además el CSV adjunto por separado y comprobamos que coincidía con el contenido escrito según la exportación.
Al abrir directamente el CSV en Excel, las cinco columnas se separaron, pero los acentos aparecieron mal interpretados. Cerramos esa apertura sin guardar cambios e importamos el archivo desde Datos → Desde texto/CSV, seleccionando UTF-8 y punto y coma. Los acentos se mostraron correctamente.
La importación añadió inicialmente encabezados genéricos y dejó los nombres de las columnas como primera fila de datos. En Power Query utilizamos «Usar la primera fila como encabezados» y cargamos de nuevo la tabla. Comprobamos las seis tareas y guardamos un XLSX como copia de revisión. Estos ajustes fueron posteriores a la ejecución de Hermes y no modificaron el CSV original.
6. Resultados de crear archivos con Hermes Agent
El CSV generado contenía las cinco columnas solicitadas y las seis tareas acordadas, sin omisiones ni tareas adicionales. Los responsables, las descripciones y los estados coincidían con el documento ficticio. La tarea T04 utilizó la fecha vigente de 2026-11-12, en lugar de la fecha inicial de 2026-11-10.
Hermes escribió «No consta» en el responsable de T05 y en la fecha límite de T06. No añadió la traducción al inglés, que solo se había mencionado como posibilidad. La revisión independiente confirmó que el archivo tenía codificación UTF-8 válida, separador punto y coma y 434 bytes, y que coincidía con el contenido enviado a write_file.
La exportación contenía seis mensajes y registraba write_file seguido de read_file sobre el CSV solicitado. La lectura posterior recuperó siete líneas: un encabezado y seis tareas. Esto respaldó la creación y comprobación del archivo, además de la afirmación incluida en la respuesta final de Hermes.
El cronómetro marcó 40,43 segundos. /usage mostró 18.307 tokens totales y tres llamadas al modelo. Input tokens indicó 6.567; Prompt tokens, 17.831; Output tokens y Completion tokens, 476 cada uno; y Reasoning tokens, 56. Conservamos estos campos sin sumarlos todos. El tiempo es aproximado y excluye la preparación, la revisión y los ajustes posteriores en Excel.
El contenido del CSV fue correcto, pero la apertura directa en Excel no mostró bien los acentos. La importación como UTF-8 resolvió ese problema, y el ajuste de encabezados en Power Query permitió presentar la tabla correctamente. El XLSX de revisión fue guardado por nosotros; el archivo creado por Hermes fue el CSV. No medimos el tiempo de esta revisión asistida.
7. Costes y seguridad
No medimos el coste monetario ni el consumo de cuota de la suscripción. Los 18.307 tokens totales son el valor mostrado por /usage y no equivalen directamente a euros ni a cuota consumida. Tampoco medimos el tiempo dedicado a preparar el documento, revisar las evidencias e importar el CSV en Excel.
Utilizamos exclusivamente datos ficticios y autorizamos la creación de un CSV en una ruta concreta. La petición prohibía modificar el documento original u otros archivos y acceder a servicios externos. El JSON registró una escritura sobre el CSV solicitado y su lectura posterior; no mostró llamadas a otras herramientas.
File Operations permite operaciones de lectura y escritura, por lo que su activación requiere revisar las rutas y las acciones propuestas. Mantuvimos la aprobación Manual, pero no consideramos la carpeta de trabajo un entorno aislado. La revisión del JSON describe las operaciones registradas en esta sesión; no sustituye una auditoría completa del ordenador.
8. Conclusiones sobre crear archivos con Hermes Agent
En esta ejecución, Hermes Agent con gpt-6.1-sol transformó correctamente el documento ficticio en un CSV con seis tareas. Aplicó la fecha actualizada, señaló los datos ausentes y excluyó la propuesta no aprobada. La exportación JSON y la revisión del archivo respaldaron su creación y lectura posterior.
El experimento también mostró que un archivo correcto puede necesitar ajustes para utilizarse en una aplicación concreta. En Excel tuvimos que indicar UTF-8 durante la importación y utilizar la primera fila como encabezados. Por tanto, distinguimos el tiempo de creación del CSV del trabajo posterior necesario para comprobarlo y presentarlo.
Realizamos una sola ejecución y el modelo observado fue Sol, aunque inicialmente habíamos previsto Luna. No comparamos modelos ni evaluamos otros formatos o documentos más complejos. El resultado permite documentar esta creación concreta, sin garantizar la exactitud de futuros archivos ni eliminar la necesidad de revisarlos.
Preguntas frecuentes sobre el coste de los agentes IA
¿Qué archivo creó Hermes Agent?
Creó un CSV con seis tareas y cinco columnas: id, tarea, responsable, fecha_limite y estado. Utilizó punto y coma como separador y codificación UTF-8.
¿Cómo comprobamos que creó el archivo realmente?
El JSON registró una llamada a write_file y otra posterior a read_file sobre la ruta solicitada. Además, revisamos el CSV por separado y comprobamos que coincidía con el contenido registrado.
¿Inventó responsables, fechas o tareas?
No en esta prueba. Escribió «No consta» en los dos campos ausentes, utilizó la fecha actualizada de T04 y excluyó la propuesta de traducción no aprobada.
¿Por qué los acentos se veían mal en Excel?
La apertura directa no interpretó correctamente la codificación del archivo. El CSV tenía UTF-8 válido; al importarlo desde Datos → Desde texto/CSV y seleccionar UTF-8, los acentos se mostraron correctamente.
¿Hermes también creó el libro de Excel?
No. Hermes creó el CSV. Nosotros lo importamos, ajustamos sus encabezados en Power Query y guardamos un XLSX como copia de revisión. Ese trabajo fue posterior a la ejecución medida.
Continúa aprendiendo
Esta prueba forma parte del Laboratorio de Agentes IA, donde documentamos experimentos prácticos, dificultades yresultados observados.
Si quieres seguir aprendiendo, puedes consultar las siguientes guías:
Laboratorio AF de Agentes IA
Explora nuestros experimentos prácticos con agentes IA, con resultados documentados y sus limitaciones.
Experimento 2: análisis de PDF con Hermes Agent
Revisamos la extracción de datos de un documento ficticio, los cálculos y la información ausente.
Experimento 3: comparación de Sol y Luna
Consulta la comparación inicial de ambos modelos con el mismo PDF y petición.
Experimento 5: instrucciones engañosas en documentos
Comprobamos si una orden incluida en un documento ficticio conseguía desviar la respuesta.
Experimento 6: fiabilidad de modelos IA
Repetimos una tarea tres veces por modelo para revisar la consistencia de las respuestas, tiempos, tokens y herramientas.
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⚠️ Aviso importante
Este artículo documenta una ejecución con datos ficticios y una configuración concreta de Hermes Agent. El resultado no garantiza la exactitud de futuros archivos. Revisa siempre el contenido, las rutas de escritura y la compatibilidad con la aplicación donde utilizarás el archivo.
El tiempo medido excluye la preparación y la revisión posterior; los tokens registrados no equivalen directamente a coste monetario ni a consumo de cuota.