Agente de IA
Sistema en el que un modelo de lenguaje no solo responde, sino que planifica, usa herramientas y realiza acciones en varios pasos para cumplir un objetivo.
Explicado fácil
Un chatbot responde a lo que le preguntas. Un agente va más allá: se le da un objetivo (“reserva un vuelo barato a Lisboa el viernes”) y él decide qué pasos dar, qué herramientas usar, comprueba resultados y corrige el rumbo.
Una analogía
Un chatbot es un consultor que te aconseja desde su despacho. Un agente es un asistente personal que sale a hacer las gestiones por ti y vuelve con el trabajo hecho.
Un ejemplo
Un agente de programación recibe “arregla este error”. Lee el código, ejecuta las pruebas, ve que fallan, modifica un archivo, vuelve a ejecutar las pruebas y, cuando pasan, te explica lo que cambió.
Cómo funciona (nivel técnico)
Un agente envuelve un LLM en un bucle: observar (entrada y resultados previos), razonar y planificar, actuar (llamar a una herramienta mediante llamada a funciones), incorporar el resultado y repetir hasta terminar. Además del modelo, tiene herramientas (buscar, ejecutar código, leer archivos, enviar correos), algún tipo de memoria y reglas de seguridad. Un patrón influyente es ReAct, que alterna razonamiento y acción. Protocolos como MCP estandarizan la conexión con herramientas.
Errores comunes
- Darle autonomía total sin supervisión en acciones irreversibles (pagos, borrados, envíos).
- Pensar que un agente nunca se equivoca: los errores se acumulan a lo largo de muchos pasos.
- Ignorar riesgos de seguridad como la inyección de prompts a través de páginas web o documentos.