Componentes principales de un Agente de Inteligencia Artificial
En un mundo cada vez más automatizado, los Agentes de Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en uno de los conceptos más potentes para llevar los modelos de lenguaje (LLM) más allá de la simple generación de texto. Estos agentes representan la evolución natural de los sistemas inteligentes: no solo responden, sino que razonan, deciden y actúan por sí mismos. Y, por tanto, cualquier desarrollador que quiera estar completamente actualizado, tiene que entender en qué consiste un Agente IA y, por supuesto, tiene que ser capaz de acometer la implementación del software de un Agentic System.
¿Qué es un Agente de Inteligencia Artificial?
Un Agente IA es un sistema autónomo que, utilizando un modelo de lenguaje (normalmente un LLM como, por ejemplo, GPT de OpenAI), es capaz de planificar tareas, tomar decisiones, invocar herramientas externas y adaptarse al entorno sin intervención humana directa.
La gran diferencia frente a un simple flujo de trabajo (workflow) es que un workflow sigue pasos predefinidos, mientras que un Agente elige dinámicamente su camino, basándose en los datos que recibe y en los objetivos que debe cumplir.
Características fundamentales de un Agente IA:
Se compone de varias llamadas a Modelos LLM
Sus modelos tienen la capacidad de utilizar Herramientas externas
Dispone de un entorno que permite interactuar a unos Modelos con otros
Existe un Planificador que coordina todas las actividades
Es completamente autónomo
💻 ¿Qué son los Agentic Systems?
En este ecosistema, diferenciamos dos grandes categorías de Sistemas IA:
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Workflow IA: sistemas con procesamiento tradicional basado en pipelines con pasos fijos y sin capacidad de adaptación.
Agente IA: sistemas en los que el modelo decide cómo actuar, qué herramientas utilizar, y cómo gestionar cada tarea de forma autónoma.
Agentes: programas cuyos workflows están controlados por respuestas de Modelos LLM
🚧 Componentes de un Agente IA
Un agente de IA está compuesto por una arquitectura modular que le permite operar de manera autónoma y eficiente. Los componentes principales que se pueden identificar serían los siguientes:
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Modelo (LLM): es el cerebro del agente. Puede contener un único modelo o varios especializados (uno para planificar, otro para razonar…). Por ejemplo, podríamos utilizar dos Modelos en conjunción: uno sería GPT de OpenAI y otro sería Claude de Anthropic.
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Instrucciones (prompts): definen objetivos, restricciones y directrices.
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Herramientas externas: APIs, funciones o comandos que el agente puede ejecutar.
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Memoria: almacena el contexto, resultados anteriores o estados intermedios.
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Entorno de ejecución: permite que el modelo interactúe con herramientas y módulos.
🔄 ¿Cómo interactúan los Modelos con las herramientas externas?
La forma de intereactuar entre el código de nuestro Agente, un Modelo y una herramienta externa (Tool) sería algo así como el flujo siguiente:
El Agente llama al modelo con el prompt correspondiente
El Modelo responde que quiere usar una Tool determinada
El Agente utiliza la Tool especificada
El Agente vuelve a enviar un prompt al Modelo con los resultados de la Tool
Ventajas y riesgos de utilizar Agentes IA
✅ Ventajas
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Automatización inteligente de tareas complejas.
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Capacidad de adaptación ante escenarios variables.
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Escalabilidad en procesos de decisión y gestión.
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Integración de múltiples herramientas de forma dinámica.
❌ Riesgos
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Comportamientos, caminos y resultados no siempre predecibles.
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Costes ocultos si el agente invoca recursos innecesarios.
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Dificultad para monitorizar decisiones internas.
Necesidad de establecer guardrails o límites de seguridad para evitar usos no deseados.
➕ Tipos de Agentes según la escalera de autonomía
La escalera "AI Agent Staircase" representa el nivel de independencia y sofisticación de los Agentes IA. En función de dicha escalera, tenemos los siguientes 10 tipos de entidades (encuadradas dentro de tres niveles de autonomía):
🟩 Nivel 1 – Agentes básicos
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(1) Prompt Engineering: uso de instrucciones optimizadas.
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(2) Acceso a APIs externas: permiten la utilización de datos y herramientas externas.
🟦 Nivel 2 – Agentes con herramientas y recuperación de información
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(3) RAG (Retrieval-Augmented Generation): combinan memoria e información externa.
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(4) Multi-modal RAG: integran texto, imagen y audio.
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(5) Function Calling: ejecutan funciones o APIs externas.
🟧 Nivel 3 – Agentes Cognitivos Autónomos
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(6) Multi-step Reasoning: descomponen los problemas en varios pasos.
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(7) Colaboración entre agentes: coordinación entre múltiples agentes (ej. CrewAI).
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(8) Toma de decisiones autónoma: ajustan dinámicamente los flujos.
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(9) Agentes con autoaprendizaje: se mejoran por refuerzo (ej. AutoRL).
(10) Sistemas completamente autónomos: capaces de ejecutar tareas complejas del mundo real (ej. OpenDevin).
🔎 Ejemplos prácticos de Agentes IA
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Un asistente de atención al cliente que decide cuándo usar una base de datos, cuándo derivar una consulta o cuándo interactuar con un sistema CRM.
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Un analista financiero automático que recoge datos, los analiza y propone inversiones.
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Un planificador de tareas corporativas que organiza agendas, reserva salas y envía recordatorios.
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Un generador de informes legales que busca jurisprudencia, analiza textos y redacta conclusiones.
Conclusión
Los Agentes de Inteligencia Artificial están redefiniendo lo que significa "automatización". Ya no hablamos de procesos rígidos, sino de sistemas con capacidad de decisión y acción real. Aunque su uso exige precaución y control, su potencial es enorme para el futuro de la productividad, la gestión empresarial y la innovación digital.
A partir de ahora debemos estar preparados para trabajar con sistemas que razonan y actúan por su cuenta. En el entorno tecnológico actual, ya no hay vuelta atrás. Ahora la responsabilidad está en cómo los usamos.
¡Nos vemos en el siguiente post!
Saludos.
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